matlab光谱降维码提取大脑氧合信号中瞬时成分的方法 Matlab编码了一种分解方法，可从早产儿的大脑充氧信号中提取瞬态信号。 该方法以迭代方式使用奇异频谱分析。 设计用于使用近红外光谱（NIRS）设备测量的早产儿的脑氧合信号，但可能适用于其他领域。 请参阅下面的更多细节： O'Toole JM. Dempsey EM, Boylan GB (2018) 'Extracting transients from cerebral oxygenation signals of preterm infants: a new singular-spectrum analysis method' in Int Conf IEEE Eng Med Biol Society (EMBC), IEEE, pp. 5882--5885 如果使用此代码生成新结果，请引用以上参考。 | | | | 需要 具有信号处理工具箱的Matlab（）版本R2020a或更高版本。 （应该在较旧的版本上工作，但未经测试。） 在Matlab中添加此项目的路径。 也可以通过以下方式做到这一点： >> add_path_he

基于Matlab的数字图像处理降噪方法.ppt

针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题, 分析了传统主成分分析(PCA) 方法在多
元时间序列降维中的局限性, 提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法, 并通过仿真实验比较了两种
方法的降维有效性和计算复杂度. 实验结果表明, 所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价, 更有效地对多元时
间序列进行降维.

针对软件无线电接收机数字下变频中高速数字信号的降采样需求，利用半带滤波器及级联积分梳状滤波器，设计了一种半带滤波器前置的多级抽取滤波器架构。通过Simulink搭建系统模型验证之后，利用Xilinx ISE 12.3在Xilinx xc5vsx95t-2ff1136 FPGA上实现了一种下采样率为64的抽取滤波器。Modelsim仿真结果表明，该抽取滤波器设计是有效的，达到了设计指标。

针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度。首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型。然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代替原算法中的高斯函数,从亮度图像(I色彩空间)中提取反射分量,以获得保持边缘且不受亮度影响的反射图像。最后,通过高斯金字塔降采样,获取不同尺度的彩色图像,用改进的Retinex算法对多种尺度的图像进行增强,并基于高斯-拉普拉斯算法进行降采样重构,以提高图像的对比度。实验结果表明,本算法能有效增强图像的对比度,且处理后的图像色彩符合人眼观测效果。

提出改进的快速TLS-ESPRIT（全局最小二乘子空间旋转不变）算法，其在TLS-ESPRIT算法的基础上，通过降低奇异值分解维数，减小了计算量，并对计算结果不产生影响，可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值和相位参数信息。在采样间隔10 μs、采样2 000点的实验条件下，用仿真信号（含均方差为1的白噪声）和实际牵引变电站监测信号进行间谐波分析试验，结果表明，该方法具有良好的频率分辨率和抗噪声能力，能够在较短的数据窗内有效地辨识出信号中的主要谐波和间谐波分量，计算误差小于0.5 %；并且算法仅对周期信号敏感，不受频谱泄漏影响，实用性强。

PCA用于人脸识别的预处理，无监督的降维，附带通用的ORL人脸数据库和快速PCA的代码。文件可以通过改成txt后缀打开。

众所周知，一个普通的双极型晶体管有二个PN结、三种工作状态（截止、饱和、放大）和四种运用接法（共基、共发、共集和倒置）。对这两个PN结所施 加不同的电位，就会使晶体管工作于不同的状态：两个PN结都反偏——晶体管截止；两个PN结都导通——晶体管饱和：一个PN结正偏，一个PN结反偏——晶 体管放大电路（注意：如果晶体管的发射结反偏、集电结正偏，就是晶体管的倒置放大应用）。要理解晶体管的饱和，就必须先要理解晶体管的放大原理。 　　从 晶体管电路方面来理解放大原理，比较简单：晶体管的放大能力，就是晶体管的基极电流对集电极电流的控制能力强弱。控制能力强，则放大大。但如果要从晶体管 内部的电子

电路可靠性设计讲义

笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt，共3讲。分别是： 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结，来源均来自互联网（如有侵权请评论告知，谢谢）。