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RSS订阅原创 信号去趋势算法
算法原理：将信号分解成静态稳定分量和非线性趋势项，利用正则最小二乘法估计出非线性趋势项，从而得到所需的静态稳定分量。应用举例：利用PPG或IPPG技术采集的原始脉搏波往往存在基线漂移，可以使用本算法去除原始脉搏信号中的基线漂移，算法效果明显优于低通滤波器和传统的线性去趋势算法。算法实际效果如下图所示：Matlab完整代码：参数说明：detrenddata为去除趋势项之后的信号，trend为估计的趋势项，data为输入信号，fr为输入信号的采样率。function [detrenddata, tre
2021-05-05 19:13:44
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原创 一维信号拟合算法
算法简介从幅度、频率、相位三个维度对一维信号进行正弦拟合，从而达到去燥及输出标准波形的目的。可以根据实际需求修改分段长度、拟合带宽，其中分段长度的选取是假定信号在分段时间内平稳且必须大于一个信号周期。算法效果如下：#完整代码（java）//参数说明：input为输入的一维信号，fr为输入信号采样率。算法默认使用32点的分段长度，即要求信号在32点的时间内是平稳的且信号单周期长度小于32点...
2019-05-05 17:45:44
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原创 五点三次平滑滤波
算法简介五点三次平滑滤波能够有效去除信号中的高频随机噪声，在数字信号处理中有着广泛应用，且滤波效果和灵活性优于滑动平均滤波。五点三次平滑滤波效果如下图所示：完整代码（java）//函数参数说明：a为一维输入信号， m为五点三次平滑的阶数，阶数越高，滤波后的信号越平滑但耗时也更长。float[] Mean5_3(float[] a, int m) { float[] b = new...
2019-05-05 17:21:48
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原创 基于奇异谱分析的一维信号去噪，附java源码
基于奇异谱分析的一维信号去燥，附java源码算法原理算法实现（java）完整代码：算法原理奇异谱分析算法(SSA)的基本原理为：先将一维信号拆解成二维的轨迹矩阵，然后对轨迹矩阵做奇异值分解并按需选取最重要的前几维特征向量计算重构矩阵，最终利用重构矩阵重构信号，得到去燥后的一维信号。算法典型应用场景：模态分析（每个特征向量逐一重构即可将信号分解成多个独立的模态，即model）、去燥（如选取前6个...
2019-04-23 17:16:47
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基于AD10画的元器件原理图与PCB库
2015-11-01
空空如也
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