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🔥 内容介绍
在当今数字化时代，数字信号无处不在，从我们日常使用的智能手机、音频设备，到复杂的通信系统、医疗设备，数字信号都扮演着关键角色。然而，数字信号在实际应用中常常受到噪声的干扰，这给信号的准确处理和分析带来了巨大挑战。
以音频信号为例，当我们在嘈杂的环境中使用手机通话时，周围的环境噪声，如风声、交通声、人群嘈杂声等，会混入语音信号中，导致通话质量下降，声音模糊不清，甚至影响信息的准确传递。在音乐录制过程中，即使是在相对安静的录音棚，设备内部产生的电子噪声，如放大器热噪声、电源波动引起的纹波等，也可能会对录制的音频信号造成污染，破坏音乐的纯净度和细节。
在通信领域，信号在传输过程中会受到各种噪声的干扰。当我们通过无线网络传输数据时，信号会受到多径传播、电磁干扰等因素的影响，导致信号失真和误码。这些噪声不仅会降低通信系统的可靠性，还可能导致数据传输错误，影响通信的正常进行。在卫星通信中，信号需要经过长距离的传输，受到宇宙射线、太阳黑子活动等空间噪声的干扰，使得信号的质量难以保证。
在工业自动化生产中，传感器采集到的信号也常常受到噪声的影响。例如，温度传感器、压力传感器等在工作时，会受到周围环境的电磁干扰、机械振动等噪声的影响，导致采集到的信号不准确。这些不准确的信号会影响自动化控制系统的决策，可能导致生产过程出现故障，降低生产效率和产品质量。在医疗设备中，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等设备采集到的生物电信号非常微弱，容易受到人体自身的生理噪声、周围环境的电磁噪声等干扰，这对医生的准确诊断造成了很大困难。
从这些常见场景可以看出，噪声对数字信号的干扰是一个普遍存在的问题，严重影响了数字信号在各个领域的应用效果。因此，有效地去除数字信号中的噪声，提高信号质量，成为了数字信号处理领域中亟待解决的关键问题。
揭开 PSO 与 DWT 的神秘面纱
粒子群算法 PSO：智能寻优小能手
粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 在 1995 年受鸟群觅食行为的启发而提出。想象一下，在一片广阔的田野上，一群鸟在随机地寻找食物。每只鸟都不知道食物具体在哪里，但它们知道自己当前位置离食物的远近（即适应度值）。在寻找食物的过程中，每只鸟会记住自己曾经找到过的离食物最近的位置（个体最优位置，pBest），同时，整个鸟群也会记住所有鸟中找到的离食物最近的位置（全局最优位置，gBest）。
在 PSO 中，每个优化问题的潜在解都被看作是搜索空间中的一只 “粒子”，就如同鸟群中的每只鸟。每个粒子都有一个位置和速度，位置表示在搜索空间中的某个点，也就是一个可能的解；速度则决定了粒子在搜索空间中移动的方向和距离。粒子们通过不断地迭代更新自己的位置和速度，来寻找最优解。
具体来说，粒子根据以下公式来更新自己的速度和位置：
离散小波变换 DWT：信号分析利器
离散小波变换（DWT）是一种重要的信号处理技术，它通过小波基函数对信号进行多尺度分析，能够将信号分解成不同频率成分和不同分辨率的子信号。与传统的傅里叶变换不同，小波变换可以同时在时域和频域中分析信号的局部特征，这使得 DWT 在处理非平稳信号时具有独特的优势。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
fprintf('---- Loading the signal, and computing signal with power line interference ------\n\n');
rng(42);
% [signal,Fs]=audioread('Greeting.wav');
Fs=360;
load('105m.mat');
signal = val(1,:);
signal=(signal-0)/200;
%z = awgn(signal',5,'measured');
x=0.1*(max(signal)-min(signal));
t=(0:length(signal)-1)/Fs;
z=signal+0.2*sin(2*pi*50*t);
figure
subplot(2,1,1);
plot(z);
title('Signal with Power line interference');
subplot(2,1,2);
plot(signal);
title('Signal');
%% PSO
BestSol = PSO(signal, z, 100, 100, 1);
%% Calculating final signal
fprintf('Level %d Threshold %d\n',BestSol.Position(1), BestSol.Position(2));
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db13');
[c,ll]=wavedec(z,BestSol.Position(1),Lo_D,Hi_D);
A=wrcoef('a',c,ll,Lo_R,Hi_R,BestSol.Position(1));
mod_sig=A;
🔗 参考文献
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🌟 各类智能优化算法改进及应用
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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
🌟图像处理方面
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🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
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