高斯白噪声matlab代码基于自适应傅里叶分解的R峰检测，用于嘈杂的ECG信号 基于AFD的R峰检测的Matlab代码。 该方法在 Wang，Z.，Wong，CM，and Wan，F.（2017年7月）。 针对噪声ECG信号的基于自适应傅立叶分解的R峰检测。 在2017年第39届IEEE医学与生物学工程学会（EMBC）国际会议上（pp.3501-3504）。 IEEE。 R_detect_AFD_4_with_noise.m ：针对嘈杂的ECG信号，基于自适应傅里叶分解的R峰检测。 处理后的信号是MIT-BIH心律失常数据库中ECG信号与加性高斯白噪声的组合。 R_result_check.m ：检测结果。 AFD_filter_final.m ：基于AFD的过滤器。 AFD.m ：核心AFD ECG_100.mat和ECG_101.mat ：来自MIT-BIH心律失常数据库的真实ECG信号 注意事项： 由于噪声是由随机过程产生的，因此计算结果与会议论文中给出的结果之间可能会有细微的差异。 本文考虑了MIT-BIH心律失常数据库中的25条记录。 在此存储库中，仅提供了2个样本记录。 可

该资源时AFD经验模态分解的程序压缩包，包含AFD分解程序，可供大家使用，

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信噪比matlab代码详解基于AFD的ECG去噪 该存储库包含基于AFD的ECG去噪的关键功能。 引入了基于AFD的ECG去噪。 这些代码由MATLAB实现。 使用这些代码时，请引用。 许可证如下。 AFD根据其能量分布分解信号，从而使该算法适用于分离具有重叠频率范围但能量分布不同的纯ECG信号和噪声。 根据噪声信号的估计信噪比（SNR），计算AFD中迭代分解过程的停止标准。 AFD的详细程序可以在中找到。 伪码 心电图增强性能

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自适应傅里叶分解 (AFD) 是傅里叶分解的推广。 它将给定信号表示为仅具有非负分析相位导数的单组分的总和。 此外，采用匹配的跟踪策略，AFD通过适应给定信号固有分量的基础提供快速的能量分解。 因此，AFD已成功应用于信号压缩，分离，降噪和系统识别。 有两种实现方式。 一种是传统的 AFD。 传统 AFD 的计算遵循论文“自适应傅立叶分解算法”中的方程。 另一个是基于FFT的AFD。 优化目标函数计算。 由于其计算速度快，建议使用基于 FFT 的 AFD。 将所有函数添加到 MATLAB 搜索路径后，您可以运行“AFD_Example.m”来尝试 AFD。 此外，还有一个图形用户界面来显示 AFD 的分解过程

单相光伏并网发电系统电压前馈控制和有源频率偏移（AFD）孤岛检测法的simulink仿真模型AFD孤岛检测方法采用S函数给出