基于EMD-小波方法的雷电电场信号降噪

matlab超声波原始码ElasticMatrix工具箱 当波传播沿着对称平面时，ElasticMatrix Toolbox使用分波方法[1,3,4]来建模弹性波在多层各向异性介质中的传播，直至横观各向同性对称。 下载 从github下载，或MATLAB交换文件：。 在线查看文档： 安装 要添加ElasticMatrix Toolbox源代码和所有示例： addpath(genpath( ' /ElasticMatrix ' )) 要添加没有示例的ElasticMatrix Toolbox源代码： addpath( ' /ElasticMatrix/src-pw ' ) 源代码位于src-pw文件夹中。 要求 ElasticMatrix已通过MATLAB2016a及更高版本进行了测试，应可在大多数个人笔记本电脑和台式机上运行。 文献资料 要在MATLAB中查看html文档，请执行以下操作： help (or press F1) -> Supplemental Software -> ElasticMatrix Toolbox ./exam

研究了线间电压、相电压、谐波含量、THD 和零序分量，并可与半桥拓扑三相电压源逆变器进行比较。

模拟弹性波在多层介质中的传播有很多应用。 一种常见的方法是使用矩阵方法，其中每个材料层内的弹性波场由部分波的总和以及施加在每个界面上的边界条件表示。 虽然这些方法是众所周知的，但为一般的多层系统编码所需的矩阵形成、反演和分析并非易事，并且可能需要很长时间。 在这里，引入了一个名为 ElasticMatrix 的新开源工具箱，它解决了声波和弹性波在多层介质中的声波和弹性波在各向同性和横向各向同性材料中的传播问题，其中波传播发生在材料对称平面。 该工具箱使用面向对象的编程框架在 MATLAB 中实现，旨在易于使用和扩展。 提供了用于计算和绘制色散曲线（兰姆波和其他导波）、位移和应力场、反射和透射系数以及慢度分布（来自 Christoffel 方程）的方法。 已知的问题： - 对于泄漏结构，Lamb 模式可能会错误地追踪。 如果发生这种情况，请尝试 .calculateDispersion

提出一种新的通过加入引导信号构造Hankel矩阵经奇异值分解（SVD）滤除相应频率成分的陷波方法。根据待处理信号构造的Hankel矩阵，经SVD后其奇异值对应信号中不同频谱幅值的频率成分，提出加入某特定频率信号作为引导信号使得该频率成分成为信号中的主成分，形成易区分的奇异值对，在信号重构时除掉该奇异值对便可滤除相应频率成分。用本方法对脑磁信号进行50 Hz工频陷波处理，达到了很好的陷波效果，且该方法不受传统滤波器陷波越深受影响带宽越宽的限制。

matlab如何敲代码介绍 我刚刚完成2015年IEEE信号处理杯，这是使用腕式PPG信号的心率跟踪算法。 注意 这不是我们在本文中使用的确切算法：，它的效果比该算法更好，但是思想和过​​程是相同的。 怎么跑 下载代码 在Matlab中添加路径 更改init.m中的变量（保存图片的位置） 然后 runall_train %% run algorithm on all training data runall_test %% run algorithm on all testing data 您将看到结果。 关于算法 用于信号预处理的7阶Haar小波变换 四个启发式单元，用于跟踪频率峰值 记忆法则：因为心率不能急剧变化 幅度规则：选择较大的峰 小波规则（仅在第一帧中使用）：当心率峰值淹没在运动峰值中时，小波预处理可能会使它出现。 加速规则：当对象加速时，心率趋于增加 每个规则对应一个M文件。 更多的 我的博客中的帖子：（中文） 更多介绍：TODO 数据 此处使用的数据来自版权。 因此，如果要使用它们，请按照那里的说明进行操作。 执照 麻省理工学院执照 版权所有（c）2014-2015 张

利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法，在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上，回顾稀疏性去噪研究的发展，阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法，介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程，并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析，提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。

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为了解决分数阶微分方程数值解的问题,采用Haar小波算子矩阵的方法,研究了一类变系数分数阶微分方程的数值解.将Haar小波与算子矩阵思想有效结合,得到了Haar小波的分数阶微分算子矩阵,并对分数阶微分方程的变系数进行恰当的离散.把变系数分数阶微分方程转化为线性代数方程组,使得计算更简便,同时证明上述算法的收敛性.最后给出数值算例验证了该方法的可行性和有效性.数值计算结果表明:随着取点数的增多,数值解与精确解的近似度越来越高.