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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
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⛄一、小波降噪简介
小波降噪流程
1 打开小波工具箱,在MATLAB命令行窗口输入:wavemenu
2 选中wavelet 1-D,进行离散小波一维信号处理
3 加载信号,File—>Load—>Signal
4 然后选择母小波,与脑电信号比较匹配的是DB小波,选用DB4小波,分解层数选择6,然后点击分析按钮
5 再点击De-noise降噪按钮
6 选择降噪方法,设置阈值参数,点击降噪按钮
7 点击 查看降噪信号按钮
8 查看原始信号及降噪信号对比
9 保存降噪信号
10 保存信号文件
11 查看降噪之后的信号,按上述第2步加载信号,导入信号
⛄二、部分源代码
%% 绘出小波变换前后对比波形1
%by20210405
close all;clear;clc
% FilePath=‘SData.mat’;
% EEGdata=importdata(FilePath);
%%
load(‘C1T1.mat’);
plot(C1T1)
hold on
load(‘C1T2.mat’)
plot(C1T2)
hold on
load(‘C1T1Denoise.mat’)
plot(C1T1Denoise,‘LineWidth’,2)
hold on
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]徐洁.基于小波分析的脉搏波信号处理[J].电子设计工程. 2013,21(11)
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
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旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合