白云网站 建设seo信科,做室内设计师需要学什么东西,现在网络推广哪家好,给别人建设网站怎么收费在获取或采集数据的过程中#xff0c;不可避免地将噪声引入到数据中#xff0c;噪声的存在使得原始数据发生变异#xff0c;对数据的处理及分析产生严重地影响。常用的去噪模型有平滑去噪、均值去噪。其中#xff0c;平滑去噪又包括移动平均平滑法和Savitzky-Golay卷积平滑…在获取或采集数据的过程中不可避免地将噪声引入到数据中噪声的存在使得原始数据发生变异对数据的处理及分析产生严重地影响。常用的去噪模型有平滑去噪、均值去噪。其中平滑去噪又包括移动平均平滑法和Savitzky-Golay卷积平滑法。
Savitzky-Golay是由Savitzky和Golay于1964年提出之后被广泛地运用于数据平滑除噪是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。即对样本中的每个数据点邻域内的数据用一个n阶多项式拟合此多项式的系数是由最小二乘法准则在拟合误差最小的条件下确定从而得到该数据点的最佳拟合值也就是经过SG去噪后的数据值。
鉴于此采用小波域优化Savitzky–Golay滤波器对脑电图信号的运动伪影进行去除。
function MAE_DMAE_PSD(rec, x2,fs)
[Pxxf,freq]psd_fft(rec, fs);Pxxdbf10*log10(Pxxf);[Pxxn,freq]psd_fft(x2, fs);Pxxdbn10*log10(Pxxn);
%%PSD calculation for delta(0-4Hz)%%
for i1:46
MAE_d(i)abs(Pxxdbf(i)-Pxxdbn(i))./(46-0); %%%%delta information is present upto 46 bins, this will change for different sampling frequency
end
MAE_D(sum(MAE_d)/(fs/2)); %%%%%formulae given in the paper
完整代码https://mbd.pub/o/bread/ZJ6alZly
end 工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
