大地电磁信号是解释地质构造的重要信息载体,其受长周期和随机噪声影响严重,导致地质构造的反演结果出现严重的偏差。为了解决该问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)提出了一种综合性的大地电磁信号去噪算法。对原始电磁信号进行多分辨VMD处理去除长周期噪声,采用小波包阈值去噪法去除信号的随机噪声,使用信号重构得到去噪处理后的大地电磁信号。使用此方法对工程实测大地电磁信号进行处理,结果表明,此方法能够对大地电磁信号的长周期噪声和随机噪声进行抑制,并且极大限度地保存了信号的有效分量,提高了时域信号的周期性,全频分段的视电阻率曲线得到了明显优化。

基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序

小波包分解与重构多种特征提取MATLAB代码 内容概要：该资源为博主自己编写，内含小波包分解与重构，小波包分解与重构后的频谱分析，小波包升降采样，小波包能量熵，小波包能量，小波包能量占比三种特征提取方法，内含封装好的特征提取函数，内含详细代码注释，更换输入数据就可直接运行，可直接更换小波包基函数，可直接生成特征向量，。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

提出了一种小波包自适应滤波算法。该算法将信号的小波包分解和自适应滤波相结合,先将信号进行小波包分解,然后对子信号进行自适应滤波,最后将信号合成从而达到信号降噪的目的。使用该算法对电压信号进行降噪,结果表明小波包自适应滤波算法具有良好的降噪性能。

小波及小波包图像去噪 ，用matlab编程实现，，并将两者综合在一起去噪

针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。

小波包特征提取

小波包变换在信号处理中的应用，蔡云，戴鹏，本文首先介绍了小波包的理论和小波包算法，由于其具有良好的时-频特性，广泛应用于信号处理中。文中给出了两个具体例子来验证小��

对脑电信号进行5层小波包分解，提取相应的节律波

于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用