智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

【信号去噪】 基于小波软阈值+硬阈值+改进阈值实现轴承故障仿真信号去噪含Matlab源码

对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号，采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号，在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层，利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理，最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明，对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象，使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

针对传统形态滤波器由于采用相同尺寸结构元素而导致的输出统计偏倚严重的问题,提出采用不同尺寸结构元素级联而成的开-闭和闭-开组合广义形态滤波器实现旋转机械振动信号的降噪方法。研究了广义形态滤波器在脉冲噪声与随机噪声干扰下的降噪效果,比较了广义形态滤波器与传统形态滤波器分别对仿真信号与实际振动信号的滤波效果。实例表明,广义数学形态滤波器能够更有效的消除噪声的干扰,获得更高的信噪比。广义形态滤波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,具有较好的实用价值。

基于小波变换的雷达回波信号去噪方法研究，写出了一种mallat算法在小波中的应用，进行雷达信号的去噪

使用小波包对一维信号进行降噪或压缩实例分析.m

【matlab代码】生成加噪信号；对信号加入噪声

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。

计算心音信号的信噪比源代码，采用经典公式，提取一小段实测纯净心音信号，并进行快速傅里叶变换，求取100HZ以内的心音信号幅值平方和；同样的在传感器静止时候获取的噪声求取频域100HZ以内的幅值平方和，最终通过经典公式求取传感器采集心音信号信噪比。