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本资源提供小波阈值去噪的完整 Python 实现，支持硬阈值、软阈值和 Garrote 阈值三种去噪策略，可自定义小波基类型、分解层数和阈值计算方式。代码包含噪声标准差估计、边界效应处理等细节，并通过生成含噪正弦波信号测试不同阈值方法的去噪效果。可视化部分将软阈值和 Garrote 阈值结果分开绘制，便于对比分析。适用于振动信号、生物医学信号等领域的噪声去除，可作为信号处理预处理模块直接集成到项目中。

内容概要：本文详细介绍了GPS定位中的坐标系统与时间系统。坐标系统部分涵盖了天球坐标系、地球坐标系及其子类别的定义、组成和转换关系，重点讨论了天球坐标系（如瞬时极天球坐标系和平天球坐标系）与地球坐标系（如瞬时极地球坐标系和平地球坐标系）的区别和联系。此外，还探讨了不同坐标系统之间的转换方法，特别是布尔萨七参数法的应用。时间系统部分则介绍了世界时、恒星时、平太阳时、原子时、协调世界时（UTC）、GPS时间和北斗时间系统（BDT）的定义、特点及其相互关系，强调了时间系统在卫星定位中的重要性。; 适合人群：具备一定测量学和地理信息系统基础知识的专业人士，尤其是从事GPS定位及相关领域工作的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助读者理解天球坐标系和地球坐标系的基本概念及其在GPS定位中的应用；②掌握不同坐标系统之间的转换方法，如布尔萨七参数法；③了解各种时间系统的定义和用途，特别是它们在高精度卫星定位中的作用。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还涉及实际应用中的转换方法和技术细节，如坐标系转换参数的获取和使用。文中提到的CGCS2000国家大地坐标系、ITRF框架以及GPS和北斗时间系统的介绍，对于从事高精度定位和测量工作的人员具有重要参考价值。建议读者结合实际案例进行深入学习和实践，以更好地理解和应用这些知识。