【MATLAB】mlptdenoise信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

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1 mlptdenoise分解算法

MLPT denoise（Maximum Likelihood Parameter-Tuned Denoise）是一种基于小波变换的信号分解算法，它可以将信号分解为多个具有不同频率特性的小波分量，并对每个小波分量进行频域分析。

MLPT denoise算法的优点如下：

1. 能够准确地提取信号的频率信息，具有良好的频率局部特性。

2. 能够适应各种类型的信号，具有较好的通用性。

3. 能够有效地处理高频信号，对于突变信号有较好的适应性。

4. 能够避免小波变换中的吉布斯现象，对于信号的细节信息有较好的保留。

5. 在噪声环境下具有较好的鲁棒性，能够有效地去除噪声。

在应用方面，MLPT denoise算法可以应用于信号处理、图像处理、地震信号处理等领域，是一种有效的信号分析方法。

MATLAB 信号分解第十一期-mlptdenoise 分解:

信号分解全家桶详情请参见：

2 FFT傅里叶频谱变换算法

傅里叶变换是一种数学方法，用于将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数的和，从而更好地理解