根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

ADI的推出的“解密RF信号链：特性和性能指标”

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查找峰值程序以查找峰值 我在 findpeaks.m 中遇到了问题，因此我编写了代码来查找信号的峰值。 它从excel文件中找到信号的峰值并将峰值存储在excel文件中。

用于快速小波变换（通过滤波或提升的1-D，2-D，3-D）的软件包。 该软件包包括离散小波变换，逐列离散小波变换和小波包变换。 第一代小波使用滤波器组（周期性和正交）。 包括以下类型的过滤器：Haar，Daubechies，Coiflet，Symmlet，Battle-Lemarie，Beylkin，Vaidyanathan。 通过提升的第二代子波（周期性和普通类型，包括正交和双正交）。 目前，仅针对Haar和Daubechies（正在开发中）的升降方案。 用户可以轻松构建新的提升方案。 提升变换的当前实现比滤波器变换快2倍。 阈值，最佳基础和降噪功能，例如TI通过循环旋转进行降噪，WP

统计信号处理基础第二卷：检测理论。作者：Steven M. Kay

《机械系统与信号处理》是一本跨学科的机械、航空和土木工程杂志，其宗旨是报道由于动态系统的传感、仪器、信号处理、建模和控制等新技术而取得的最高质量的科学进步。

上市后监测需要监测、评估和检测药物获得批准并投放市场后的不良事件。 社交媒体和搜索查询日志等用户生成的内容渠道越来越多地被用作传统数据库的补充数据源，用于上市后药物监测。 然而，现有的知识体系利用了不同的渠道、不良事件类型和建模方法，导致关于各种在线用户生成渠道和伴随建模方法的可行性和有效性的不同结果和不同结论。 本研究的目的是检查不同在线用户生成的内容渠道、事件特征和事件建模策略对药物不良事件早期检测的有效性和影响。 我们整合了一个大型测试平台，其中包含与 143 个不良事件相关的数百万条推文、论坛帖子和搜索查询日志。 我们还提出了一种新颖的基于启发式的事件建模方法，能够提高警报的精确度、召回率和及时性。 初步结果阐明了用户生成的渠道和事件类型之间的相互作用，以及超越基本提及模型的更强大的事件建模方法的潜力。 还讨论了几个当前和未来的研究方向。 报告的初步结果对各种利益相关者群体具有重要意义，包括监管机构、上市后监测团队、医疗保健对冲基金经理和第三方消费者权益团体。

python-pesq 适用于Python用户的PESQ（语音质量的感知评估）包装 这段代码是专门为numpy数组设计的。 要求 C compiler numpy cython 编译安装 $ git clone https://github.com/ludlows/python-pesq.git $ cd python-pesq $ pip install . # for python 2 $ pip3 install . # for python 3 $ cd .. $ rm -rf python-pesq # remove the code folder since it exists in the python package folder 用pip安装 # PyPi Repository $ pip install pesq # The Latest Version $ pi