【肌电信号EMG】改进小波阈值去噪的表面肌电信号动态分析【含Matlab源码 4463期】

最新推荐文章于 2025-08-22 11:11:45 发布
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【肌电信号EMG】基于matlab改进小波阈值去噪的表面肌电信号动态分析【含Matlab源码 4463期】

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【数字信号调制】基于matlab 16QAM信号调制解调【含Matlab源码 2050期】
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08-25 7441
16QAM信号调制解调 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号去噪】基于matlab低通滤波数字信号去噪【含Matlab源码 964期】
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06-02 2572
低通滤波数字信号去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号调制】16QAM信号调制解调【含Matlab源码 2050期】
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11-27 3696
16QAM信号调制解调 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【Matlab TSP】改进的遗传算法求解旅行商问题【含GUI源码 926期】
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11-09 1225
改进的遗传算法求解旅行商问题 完整的代码，包运行；运行操作视频见优快云资源！适合小白！
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
jianmozhongge的博客
08-20 1万+
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
【肌电信号EMG】基于matlab改进小波阈值去噪的表面肌电信号动态分析【含Matlab源码 4463期】.mp4
05-08
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
【肌电信号EMG】小波变换DWT肌电信号去噪频域时域分析【含Matlab源码 3386期】
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11-07 464
小波变换DWT肌电信号去噪频域时域分析 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【肌电处理】肌电信号EMG积分肌电值+均方根值+中值频率+平均功率频率【含Matlab源码 3386期】
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11-07 724
肌电信号EMG积分肌电值+均方根值+中值频率+平均功率频率 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号去噪】基于matlab小波变换地震波去噪【含Matlab源码 1954期】
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07-09 1841
小波变换地震波去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
2024高教社杯数学建模国赛ABCDE题思路代码解析＋成品参考论文获取
qq_59747472的博客
09-02 2821
一、引言高教社杯全国大学生数学建模竞赛（以下简称“国赛”）是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在培养学生的数学建模能力、团队合作能力和科学研究能力。近年来，国赛的参赛人数和比赛难度不断提升，对参赛者的数学建模能力提出了更高的要求。本文将针对2024年国赛ABCDDE五道赛题，分别从题目背景、问题分析、模型建立、代码实现、结果分析等方面进行详细的思路解析，并提供参考论文以及相关代码供大家学习参考。
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B 题 生产过程中的决策问题
weixin_43608857的博客
09-05 1万+
对退回的不合格品，重复步骤(3)。请根据你们所做的决策，对表 1 中的情形给出具体的决策方案，并给出决策的依据及相 应的指标结果。对 𝑚 道工序、𝑛 个零配件，已知零配件、半成品和成品的次品率，重复问题 2，给出生产过程的决策方案。假设问题 2 和问题 3 中零配件、半成品和成品的次品率均是通过抽样检测方法 （例如，你在问题 1 中使用的方法）得到的，请重新完成问题 2 和问题 3。(1) 对零配件（零配件 1 和/或零配件 2）是否进行检测，如果对某种零配件不检测，这 种零配件将直接进入到装配环节；
2024年高教社杯数学建模国赛A题思路解析+代码+论文
ivanlj的博客
08-14 1万+
该竞赛创办于1992年，每年一届，是首批列入“高校学科竞赛排行榜”的19项竞赛之一。2023年，来自全国及美国、澳大利亚、马来西亚的1685所院校/校区、59611队(本科54158队、专科5453队)、近18万人报名参赛。2024年赛题于竞赛开始时（2024年9月5日晚上6：00）发布在本站、中国知网、中国大学生在线、高等教育出版社、中国高校数学建模课程中心、中国数模、北京大学重庆大数据研究院/北太振寰（重庆）科技有限公司等网站。报名参赛、论文提交请通过中国知网进行。
2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目代码和思路预定
最新发布
qq_59747472的博客
08-22 1563
数学建模国赛全称是2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛，是全国高校规模最大的数学建模竞赛。竞赛创办于1992年，每年一届，是“高校学科竞赛排行榜”的前五名，可以说该竞赛是数据分析、数学建模类竞赛中的"奥林匹克竞赛"。报名截止时间：9月1（周一）日20时比赛时间：9月4日（周四）18时至9月7日(周日)20时报名方式：报名采用网上报名的方式，且参赛者以3名大学生组成一队，通过学校教务部门向所在赛区组委会报名，再由赛区组委会向全国组委会报名。
【无人机通信】基于哈里斯鹰算法实现无人机辅助可见光通信NOMA 的总速率最大化附matlab代码
qq_59747472的博客
07-06 1071
随着无人机 (UAV) 与可见光通信 (VLC) 的深度融合，为 5G 及未来网络的大规模连接应用和服务提供了广阔的发展前景。本文研究了一种基于非正交多址接入的 UAV 辅助 VLC 系统，旨在通过联合优化功率分配和 UAV 位置，最大化所有用户的总速率。优化问题需满足功率分配约束、用户服务质量约束和 UAV 位置约束。然而，该问题本质上是非凸的且为 NP-hard 问题，难以获得最优解。此外，由于 VLC 的信道模型复杂性，传统方法如坐标下降算法也难以有效解决该问题。
【控制】基于自适应模型预测控制AMPC的四旋翼无人机快速优化matlab实现
qq_59747472的博客
06-27 992
摘要： 随着无人机技术的快速发展，四旋翼无人机因其结构简单、操控灵活等特点，在各个领域得到越来越广泛的应用。然而，在实际应用中，四旋翼无人机往往需要面临复杂的动态环境和未知扰动，这使得其控制系统的设计面临巨大挑战。自适应模型预测控制（AMPC）作为一种先进的控制策略，能够在线学习系统模型参数，并根据预测信息进行最优控制，在处理系统不确定性和扰动方面展现出优越性。本文将重点讨论基于AMPC的四旋翼无人机快速优化方法，旨在提高无人机的轨迹跟踪精度、抗扰动能力以及响应速度。
【无人机编队】狭窄空间环境中多旋翼无人机自重构 V 型编队matlab代码
m0_57702748的博客
04-11 852
在狭窄空间环境中，多旋翼无人机编队控制面临着极大的挑战。本文提出了一种新的自重构 V 型编队算法，该算法能够使无人机在狭窄空间内保持稳定的 V 型编队，并能够自动调整编队形状以适应不同的空间限制。引言多旋翼无人机编队控制技术在近几年得到了广泛的研究，并被应用于各种领域，如协作探索、搜索救援和编队表演等。在实际应用中，无人机编队经常需要在狭窄的空间环境中执行任务，如室内环境、隧道或峡谷等。
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛A
2301_81310034的博客
09-10 592
【图像去噪】基于BdCNN算法实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
06-09 785
The removal of mixed noise is a stiff problem since the distribution of the noise cannot be predicted accurately. The most common mixed noise is the combination of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Impulse Noise (IN). Many methods first attempt to r
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学
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ivanlj的博客
09-05 1万+
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学 C题题目：农作物的种植策略 今年的题目很有意思，和去年C题题目相关联了，接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来 1总体分析 1.1问题背景： 该乡村位于华北山区，温度较低，耕地有限且地块分散，包含露天耕地和不同类型的大棚。不同地块适合种植不同类型的农作物，需根据当地条件选择合适的作物，并避免连续重茬种植。
改进小波阈值去噪matlab csdn
10-26
小波阈值去噪是一种常用的信号处理方法，可以有效地提取出信号中的有用信息并去除噪声。在Matlab中，我们可以使用优快云这个网站上的相关资源来学习和改进小波阈值去噪算法。 首先，我们可以在优快云上搜索相关的小波阈值去噪的Matlab代码和教程。这些资源通常包括详细的说明和示例代码，可以帮助我们理解算法的原理和使用方法。 接下来，我们可以尝试通过改进阈值选取的方式来提高去噪效果。传统的小波阈值去噪方法通常采用固定的阈值来进行信号处理，但这样可能无法充分适应信号的变化。因此，我们可以尝试使用自适应阈值选取方法，根据信号的局部特性来动态地选择合适的阈值。 此外，我们还可以考虑使用不同的小波基函数来进行去噪。传统的小波阈值去噪通常使用Daubechies小波作为基函数，但实际上还有很多其他的小波基函数可以选择。不同的小波基函数对信号的处理效果可能会有所差异，因此我们可以尝试使用其他的小波基函数来进行比较和改进。 另外，我们还可以结合其他的信号处理方法来进一步提高小波阈值去噪的效果。例如，我们可以将小波阈值去噪与自适应滤波方法相结合，通过自适应地选择滤波系数来提高去噪效果。 总之，通过学习和改进小波阈值去噪算法，并结合其他的信号处理方法，我们可以进一步提高去噪处理的效果。在优快云上可以找到很多相关资源，帮助我们更好地理解和应用小波阈值去噪算法。
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