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基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法.pdf
2021-08-19 09:23:08 1.69MB 聚类 算法 数据结构 参考文献
BEADS 联合解决了同时基线/趋势/漂移校正和(高斯、泊松)一维信号降噪的问题。 它专为分析化学中出现的正信号和稀疏信号而设计:色谱、拉曼光谱、红外、XRD、质谱等)。 基线对应于缓慢变化的趋势、仪器漂移或背景偏移。 所提出的 BEADS 基线滤波算法基于将一系列(色谱图)峰建模为主要为正、稀疏且导数稀疏,并将基线建模为低通信号。 为了封装这些非参数模型而制定的凸优化问题。 为了说明色谱峰的正性,使用了类似于正则化 l1 范数的不对称惩罚函数。 开发了一种鲁棒的、计算效率高的迭代算法,保证收敛到唯一的最优解。 它实现了发表在论文“Chromatogram baselineestimation and denoising using sparsity (BEADS)”中的方法,作者是 Xiaoran Ning、Ivan W. Selesnick、Laurent Duval, Chemome
2021-08-16 20:08:30 666KB matlab
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对于雷达,信号关注的科研人员,这是一本很好的资料
2021-08-15 10:50:19 6.35MB 雷达,信号
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