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

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[e,w]=RLSFilterIt(n,x,fs) 是用于降噪的 RLS 滤波器的实现。 参数 n 是干扰信号，而 x 是被噪声干扰破坏的所需信号。 参数 fs 是输入 n 和 x 的采样频率。 此外，参数 e 和 w 分别是滤波后的信号和滤波器系数。 该程序遵循海金 2002 年的“自适应滤波器理论”中使用的符号。 该函数包括一个从正弦音中去除加性白噪声的简单示例，并且可以调整音对噪声的 SNR 以检查滤波器的性能。 也可以提供输入信号。 代码得到了很好的评论，我将不胜感激任何反馈和建设性的批评。 谢谢

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用matlab编写gui界面，通过gui界面产生高斯白噪声然后再通过声卡输出高斯白噪声，实现利用声卡作为信号发生器。通过修改代码，可以把高斯白噪声函数替换成其它函数例如正弦函数实现其它波形输出。

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本代码是一个用于分析噪声信号的 Matlab 程序。 分析包括： 1）选项： -信号去趋势； -信号归一化。 2) 绘图： - 时域中的信号（波形图）； - 频域中的信号（周期图）； - 时频域中的信号（频谱图）； -信号的幅度分布（直方图）； - 信号的自相关函数（相关图）。 3）显示： - 信号的最小值和最大值； - 平均值（DC值）和标准偏差（RMS值）； - 偏度（尾部）和峰度（峰度）； - 波峰因数 CF； -动态范围DR； -自相关时间； - 信号平稳性的测试结果。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] D. Manolakis, V. Ingle。 应用数字信号处理。 剑桥，剑桥大学出版社，2011 年。 [2] G. Heinzel、A. Rudiger、R. Schilling。 通过离散傅立叶变换 (DFT) 进行的频谱和频谱密度估计，包括窗口函数的综合列表