影子

一个带求包络的信号x(t)，进行Hilbert变换的好 HHT(x(t)), 合成一个信号 x(t) + j*HHT( x(t) ), 然后对这个合成的信号取幅值部分 y(t)= Amp( [x(t) + j*HHT( x(t) )] ), 此时y(t)就是得到的上包络，下包络y'(t) = -y(t).1、包络线的获取：确定原始信号的极大值和极小值序列，采用三次样条曲线对极值点进行拟合，形成上下包络线；2、残余信号获取：原始信号x（t），平均信号e（t）做差，得到残余信号；

均值滤波、中值滤波、高斯滤波是三种常见的平滑滤波方法，其中均值滤波和高斯滤波是线性技术，中值滤波是非线性技术。它们实现的基本原理是基本一致的，指定一个滑动窗口，计算其中的均值、中值、卷积值输出到当前位置。

因为最后一个是趋势项，我们将IMF[5]、IMF[6]、IMF[7]进行叠加，这几本接近我们的目标信号。from pyEMD import EMD （报错）执行pip uninstall pyEMD。这是IMFS的分解图9个，从低频一直到高频。

离散余弦变换（DCT）是对实信号定义的一种变换，变换后在频域中得到的也是一个实信号，相比离散傅里叶变换DFT而言, DCT可以减少一半以上的计算。采样时，数据采样了T秒(T = 采样点数N / 采样频率Fs)，信号的成分中周期最大也就是T秒，最低频率即“基频”就等于。假设a是时域中的周期信号，采样频率为Fs，采样点数为N。由于许多要处理的信号都是实信号，在使用FFT时，对于实信号，傅立叶变换的共轭对称性导致在频域中有一半的数据冗余。通常一个波形由振幅，相位，频率三个变量确定。，各个谐波的频率就是。

【代码】python光滑曲线测试。

寻峰和处理baseline

（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。用原信号减去平均包络线即为所获得的新信号，若新信号中还存在负的局部极大值和正的局部极小值，说明这还不是一个本征模函数，需要继续进行“筛选”。（Empirical Mode Decomposition，缩写EMD）是由。这一步是EMD的核心步骤，也是分解出本征模函数IMFs的前提。获取本征模函数（IMF）

对于非周期的非平稳信号的处理，我们认为短时间内这个信号是平稳的，短时间内对信号进行傅里叶变换，然后对分段进行叠加

十大经典滤波：1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）2、中位值滤波法3、算术平均滤波法4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）6、限幅平均滤波法7、一阶滞后滤波法8、加权递推平均滤波法9、消抖滤波法10、限幅消抖滤波法11、卡尔曼滤波十大经典滤波信号处理的一些过程笔记：信号分析...

谐波的英文为：harmonic周期量的傅里叶级数式中阶次大于1的分量。根据傅立叶等人提出的谐波分析方法——傅里叶变换，满足Dirichlet条件的、以T为周期的周期函数f(t)，在连续点处，可以展开为常数与一组具有共同周期的正弦函数和余弦函数之和。谐波的频率等于基波的频率的整数倍，基波频率3倍的波称之为三次谐波，基波频率5倍的波称之为五次谐波，以此类推。不管几次谐波，他们都是正弦波。采用傅里叶变换，方波可以分解为基波和3、5、7、11、13……次谐波的组合，n次谐波含量是基波...

一、窗函数之短时傅里叶变换stft前提：傅里叶变换是针对平稳信号的，但是很多实际应用中的信号都是非平稳的，如果要计算其傅里叶变换，需要假设其周期无限长，然后对这个无限长的信号做变换分析。但是这种无限长信号分析在实际中并不能实现，我们只能对有限长的局部信号进行分析。解决：1、信号在这段时间内是平稳的；2、在局部平稳信号中截取包含至少1个完整的周期。对于非周期函数，可以看成是由某个周期函数转换而来的。截取非平稳信号的局部平稳信号，然后采用傅里叶变换进行频域分析，这种分析方法称为短

定义：为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。香农采样定理，又称奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。采样是将一个信号（即时间或空间上的连续 函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。采样得到的离散信号经保持器后，得到的是阶梯信号，即具有零阶保持器的特性。如果信号是带限的，并且采样频率高于信号最高频率的一倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。公式为：fs≥2fmax。采样率越高，稍后恢复的波形就越.

scipy.misc.electrocardiogram（）

去趋势：scipy直接提供了一个去趋势函数，十分的方便。scipy.signal.detrend(data, axis=-1, type='linear', bp=0, overwrite_data=False)#data:输入数据，可以为任意维度#axis，指定对哪一维度去趋势#type，可设置为'linear'即为去线性趋势，设置为'constant'，则为去平均值，即为求距平#bp，断点，若设置，则为断点两侧分别去趋势，即将序列分成两个子序列各自计算#overwrite_data，

代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport numpy.fft as nfimport scipy.io.wavfile as wffrom scipy import signalfrom scipy.misc import electrocardiogram#读取信号数据def readtxt(path): with open(path,'r') as f: str=f.readline(

地址：https://github.com/PIA-Group/BioSPPy

# 导入工具库import numpy as npfrom PyEMD import EMD, Visualisation#构建信号#时间t: 为0到1s,采样频率为100Hz，S为合成信号# 构建信号t = np.arange(0,1, 0.01)S = 2*np.sin(2*np.pi*15*t) +4*np.sin(2*np.pi*10*t)*np.sin(2*np.pi*t*0.1)+np.sin(2*np.pi*5*t)# 提取imfs和剩余emd = EMD()emd..

SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。网友Aeo[2]提供了下面的算法过程分析。算法过程分析 筛选（Sifting）

函数用法：scipy.signal.find_peaks(x, height=None, threshold=None, distance=None, prominence=None, width=None, wlen=None, rel_height=0.5, plateau_size=None)

信号处理（scipy.signal）网址：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/signal.html#scipy.signal卷积 convolve（in1，in2 [，模式，方法]） 卷积两个N维数组。 correlate（in1，in2 [，模式，方法]） 将两个N维数组互相关。 fftconvolve（in1，in2 [，模式，轴]） ...

代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport numpy.fft as nfimport scipy.io.wavfile as wf#傅里叶频率滤波plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示符号#1、读取音频文件，获取音频文件基本信..

1、信号：信息的承载方式，数学上表示为一个或多个变量的函数（自变量通常为时间t，也可以是高度、深度等）。连续时间信号：信号函数的定义域是连续的，常用想x(t)来表示，即x是连续变量t的函数。例如，一个语音信号可以表示为声压随时间变化的函数。 离散时间信号：信号函数的定义域仅在离散时间点上取值，常用来表示，即n是离散变量的x函数。例如，经济系统中随时间变化的股票指数。2、功率和能量：3、频率：频率，是单位时间内完成周期性变化的次数，是描述周期运动频繁程度的量。单位为秒分之一。频率的单位为

1.txt是生物信号的原始信号，2.txt是滤波之后保存的信号原始信号的片段：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport numpy.fft as nf#傅里叶频率滤波plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = F..

三角函数的标准式：y=Acos(ωx+θ)+ky=Acos⁡(ωx+θ)+kAA代表振幅，函数周期是2πw2πw，频率是周期的倒数w2πw2π，θθ是函数初相位，kk在信号处理中称为直流分量。这个信号在频域就是一条竖线。我们再来假设有一个比较复杂的时域函数y=f(t)y=f(t)，根据傅里叶的理论，任何一个周期函数可以被分解为一系列振幅A，频率ωω或初相位θθ正弦函数的叠加y=A1sin(ω1t+θ1)+A2sin(ω2t+θ2)+A3sin(ω3t+θ3)...

信号处理的知识：scipy.signal.detrend(): 从信号中删除线性趋势：from scipy import signalimport matplotlib.pyplot as plt = np.linspace(0, 5, 100)x = t + np.random.normal(size=100)pl.plot(t, x, linewidth=3)pl.plot(t, signal.detrend(x), linewidth=3)效果展示：scipy.

传进去所有采集的离散点//滑动均值滤波器 public static List<Double> getAverageValue(List<Double> list){ double[]start=getList(list); MovingAverageFilter maf=new MovingAverageFilter();...

时域脉搏波信号的特征提取：(信号的间期和脉率的提取)1、阈值法2、极值法3、腐蚀信号法（对信号求差分，然后再用阈值提取）4、拟合动态分类线法5、动态差分阈值法1、阈值法提取器脉搏信号...

借助dsp-collection库实现 java 离散时间傅里叶变换。 dsp-collection 库里面的 Dft 类主要实现实数信号的傅里叶变换（变换的结果为频域复数信号），也可以进行傅里叶逆变换（变换的结果为时域实数信号）。傅里叶变换：biz.source_code.dsp.math.Complex[] result = Dft.goertzelSpectrum(data);1傅里叶逆...

dsp-collection 库支持多种 IIR 滤波器，包括巴特沃斯，切比雪夫和贝塞尔滤波器。笔者在这里使用的是巴特沃斯滤波器。其他的请参考API 文档。仿真信号:f(t)=sin(10πt)+sin(30πt)f(t)=sin(10πt)+sin(30πt)其中包含 5Hz 和 15Hz 两个频率分量,信号的采样率为 50Hz ：double[] time = new double[1...