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环境下一种群稀疏信号降噪方法非凹程序运 大约有17个文件
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  8. 8.jpg 47.71KB
  9. 环境下一种群稀疏信号降噪方法实践解析一引.txt 1.96KB
  10. 环境下一种群稀疏信号降噪方法非.html 423.11KB
  11. 环境下一种群稀疏信号降噪方法非.txt 1.49KB
  12. 环境下一种群稀疏信号降噪方法非凹处理.doc 1.84KB
  13. 环境下一种群稀疏信号降噪方法非凹处理一背.html 421.42KB
  14. 环境下一种群稀疏信号降噪方法非凹处理一背景介绍.html 421.4KB
  15. 环境下稀疏信号降噪技术研究非凹方法的应用一引言在这.txt 1.59KB
  16. 环境下群稀疏信号降噪方法实践与应用一引.txt 1.97KB
  17. 题目非凹群稀疏信号降噪之旅从模拟.txt 2.07KB

资源介绍:

MATLAB环境下的非凹群稀疏信号降噪方法:从模拟到实际信号处理的多元应用研究,MATLAB环境下多领域群稀疏信号降噪技术研究与应用展示,MATLAB环境下一种群稀疏信号降噪方法(非凹) 程序运行环境为MATLAB R2018a,执行群稀疏信号降噪,以模拟信号,图像和实际轴承振动信号为例进行演示。 x1 = xlsread('Bearing2_2 60.xlsx'); x1 =x1(:,1);x1=x1(1:10240*2) x1 = x1-mean(x1); fs = 25600; N = length(x1); t = 0:1 fs:(N-1) fs; 算法可迁移至金融时间序列,地震 微震信号,机械振动信号,声发射信号,电压 电流信号,语音信号,声信号,生理信号(ECG,EEG,EMG)等信号。 ,MATLAB环境;群稀疏信号降噪;非凹算法;信号演示(模拟信号、图像、轴承振动信号);数据预处理(减均值、分割、重新采样);信号类型迁移(金融、地震等信号)。,MATLAB环境下非凹群稀疏信号降噪方法:多领域信号处理应用演示
**MATLAB 环境下一种群稀疏信号降噪方法——非凹处理**
背景介绍
MATLAB 环境下我们针对一种群稀疏信号降噪方法进行了深入分析和研究该方法旨在模拟信号
图像以及实际轴承振动信号等领域中稀疏信号降噪的需求本篇博客将围绕 MATLAB 环境下非凹处
理技术的应用展开讨论详细介绍其工作流程应用场景以及实现细节
非凹处理技术概述
非凹处理是一种自适应信号处理方法主要用于处理稀疏信号该方法通过构造非凹型优化目标函数
使得算法能够自动选择合适的稀疏性度量标准并在处理过程中自适应地调整参数以达到降噪的
目的该技术在信号处理领域具有广泛的应用前景尤其适用于处理大规模信号数据和复杂环境下的
信号处理问题
程序运行环境与数据准备
程序运行环境为 MATLAB R2018a所使用的数据集为名为'Bearing2_2 60.xlsx'的模拟信号数
据集数据准备阶段我们对数据进行了一定的预处理包括去均值去噪等操作以便后续的分析
和展示
信号处理流程分析
1. 数据读取与预处理 Excel 文件中读取信号数据并进行必要的预处理操作如去均值
噪等
2. 群稀疏信号降噪算法实现根据非凹处理技术原理设计并实现了一种群稀疏信号降噪算法
算法通过自适应调整参数和优化目标函数实现信号的降噪处理
3. 处理结果展示对处理后的信号进行展示和分析以验证算法的有效性和可靠性同时我们还
针对不同的信号类型进行了演示包括模拟信号图像实际轴承振动信号等
算法迁移应用
非凹处理技术具有广泛的应用前景可以应用于金融时间序列分析地震微震信号处理机械振动信
号处理微弱声发射信号处理电压电流信号处理语音信号处理生理信号处理等领域此外
技术还可以应用于其他类型的稀疏信号处理问题如微电网控制工业过程控制等
结论与展望
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