小嘤熊的博客

本系统通过 MATLAB GUI 图形界面，集成了 小波阈值去噪算法 的各个核心模块，可以实现以下功能：打开语音文件：支持常见音频格式读取；模拟加噪：系统内置白噪声模拟功能，方便测试；小波选择：支持 和 两种小波函数；分解层数选择：可选 3 层、4 层或 5 层小波分解；阈值选取规则：minimaxi;heursure;rigrsure;sqtwolog阈值函数选择：软阈值（Soft）;硬阈值（Hard）;软硬折中阈值;Garrote 阈值函数小波去噪主要分为三步：小波分解：将信号分解为不同尺度下的细节

在较好的声学环境中翻录音频信号可使翻录音频和原始音频在听觉上难以分辨。本文设计了一种基于奇异值分解的音频水印算法。该方法通过将原始音频信号分块，利用SVD分解技术将水印信息嵌入到音频信号中，并在需要时提取嵌入的水印信息。奇异值分解（SVD）是一种经典的矩阵分解技术，广泛应用于信号处理、机器学习、数据压缩和图像处理等领域。SVD 将一个矩阵分解为三个特殊矩阵的乘积，提供了该矩阵在不同线性空间中的最优表示形式。（1）鲁棒性：基于 SVD 的水印嵌入具有较强的鲁棒性，能够抵抗常见的音频信号处理操作。

PML 技术最初由 Bérenger (1995) 用于解决电磁波模拟中的边界问题，但其在处理弹性波，尤其是入射角较大波动时，表现欠佳。C-PML 通过引入卷积项，并借助记忆变量和递归关系高效计算该项，进一步增强了边界吸收能力。接收器记录的地震波形表明，该方法能准确模拟波的传播特性，同时显著抑制边界反射引起的伪影。在边界区域，速度和应力通过额外的 C-PML 参数调整，确保波动在传播到边界时被平滑吸收。在网格边界的 C-PML 区域，通过引入记忆变量和阻尼参数，吸收波动能量以减少边界反射。

实现功能有回响、变声、倒放、变速、音量调整、加噪、设计 FIR和 IR 滤波器实现去噪功能(高通低通带通带阻)，并且在时域波形图和频域波形展示变化。滤波器包括各种参数的选择、滤波器结构和类型的选择等。同时GUI上还包含打开、播放、保存、退出功能。②下拉框选择处理方式，选择后，会生成新的波形和频谱，并播放新的声音（务必要打开电脑声音），点击停止播放则会停止。①导入音频，选取wav格式的音频文件，同时会在右边生成波形和频谱。（3）保存和退出：保存的是处理后的音频，在文件夹“保存的音频”存储。

SHAP 的名称源自合作博弈论中的 Shapley 值，它构建了一个加性的解释模型，将所有特征视为“贡献者”。通常从预测正向结果的角度考虑模型的预测结果，所以会拿出正向结果的SHAP值（拿出shap_values[1]）。在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer，SHAP支持很多类型的explainer(例如deep、gradient、kernel、tree、sampling等)，以tree为例，它支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法。

通过融合离散余弦变换（DCT）、通道注意力机制(SENet)与时间卷积网络（TCN），实现了对时间序列数据的高效多维特征提取。在此框架中，DCT专注于频域特征的捕捉，而通道注意力机制则进一步强化了对关键特征的识别与选择。最终，将这些经过优化的特征输入到iTransformer网络进行进一步处理，不仅能够显著提高预测的准确性，同时也提高了预测过程的效率。：经过DCT、通道注意力机制和TCN处理后的特征输入到iTransformer网络，进一步提高预测的准确性和效率。中的对比方法，MSE和MAE值越小越好。

本文将深入研究Hampel滤波器的原理和数学推导，并通过实际代码演示其在异常值处理中的应用。Hampel滤波器是一种基于中值和中值绝对偏差（MAD）的滤波器，旨在识别和去除时间序列数据中的异常值。Hampel滤波器通过使用中值和MAD，适应异常值的存在，提高异常值检测的准确性。最后，我们展示Hampel滤波器处理后的数据，并通过可视化对比原始数据，特别突出异常值的识别和去除效果。首先，我们生成一个包含异常值的正弦波数据，并通过可视化展示原始数据，感受一下异常值在数据集的呈现。

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扩频是一种宽带技术，由于扩频占用更宽的频带，看起来是浪费有限的频率资源，然而所占用的频带可以通过多用户共享频带得到补偿。在相同扩频增益的条件下，系统的误码率随着系统信噪比的增加呈现出对数形状的减小；在相同信噪比的情况下，系统的误码率随着系统扩频增益的增大呈现出直线型的下降，即系统的误码率与系统的扩频增益和信噪比呈负相关，当系统的扩频增益足够大时，系统的误码率可以达到0。在接收端，把接收到的信号用相同的伪随机序列相乘，有用信号与伪随机码相关，相乘后恢复为扩频前的信号。如果你想要进一步了解更多的相关知识，

App Designer是一个可视化的集成开发环境，提供了仪表、旋钮等组件，采用面向对象的设计方法。App Designer提供了各种UI组件，如按钮、文本框、图表等，以及用于布局和设计的工具。这些滤波器包括IIR低通滤波器，如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆型滤波器，以及FIR低通滤波器，采用不同的窗函数。小编会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！

数字滤波器在数字信号处理中扮演着重要的角色，它可以通过增强或者抑制信号的特定频率成分，实现信号的滤波和频率调整。而在滤波器的类型中，低通、高通、带通等不同类型的滤波器则分别用于不同的信号处理需求。通过该系统，用户可以通过简单的操作，选择不同的滤波器类型和模块，调整输入参数指标，即可实现滤波器的设计和幅值的绘制。中，可以选择不同的窗函数（矩形、汉宁、汉明、布莱克曼、凯撒窗）。在本系统中，实现了IIR和FIR滤波器的设计，包括低通、高通、带通和带阻滤波器的设计。如果你想要进一步了解更多的相关知识，

文章目录前言一、相关介绍二、功率谱绘制1.周期图法2.改进的周期图法3.Welch法4.MTM法三、运行结果1.周期图法2.改进周期图法3.Welch法4.MTM法最后：前言经典谱估计又称非参数估计，其将数据工作区外的未知数据假设为零，相当于数据加窗。本篇文章介绍了基于ECG（心电信号）的谱估计，采用的ECG数据可添加文末联系QQ获取。主要用到的方法为周期图法、改进的周期图法、Welch法和MTM法。一、相关介绍周期图法又称直接法，它从信号序列中截取一段，将其视为有限信号序列真实功率谱的估计.

Matlab小波去噪——基于wden函数的去噪分析

文章目录一、设计步骤二、完整代码最后一、设计步骤无限个回声滤波器的系统函数：H(z)=1+a×z(-R)， |a|＜1设计步骤：（1）选择录制一段语音信号作为分析对象。（2）对选择的语音进行频谱分析。（3）在时域用数字信号处理方法对信号加入无限回声混响，再分析其频谱。（4）并与原始信号进行对比。二、完整代码plot函数代码如下：clearclc[x,fs]=audioread('2.wav');x=x(:,1);t=(0:leng..