开源数据网站PhysioNet（https://archive.physionet.org/）提供了诸如MIMIC、MIT-BIH等丰富的生理信号数据库，这些数据库对于人体生理信号的分析、数据挖掘有着非常大的作用。MIT-BIH是由美国麻省理工学院提供用于研究心率失常的数据库，是目前国际上公认的可作为标准的心电数据库之一，近年来MIT-BIH数据库应用比较广泛。下面以MIT-BIH数据库为例，介绍
MIT-BIH 是由美国麻省理工学院提供的研究心律失常的数据库。目前国际上公认的可作为标准的心电数据库有三个，分别是美国麻省理工学院提供的MIT-BIH 数据库，美国心脏学会的AHA数据库以及欧洲AT-T心电数据库。其中MIT-BIH 数据库近年来应用比较广泛。 MIT-BIH 的数据格式: MIT-BIH 为了节省文件长度和存储空间，使用了自定义的格式。一个心电记录由三个部分组成： （1）
MIT-BIH心电数据的下载和读取一、如何下载获取MIT-BIH的数据从下面这个官方链接页面可以下载到所有48组MIT-BIH心电数据： http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/ 下面这个链接是MIT-BIH数据库的详细说明和使用指南，英文好的同学不妨仔细阅读： http://www.physionet.org/physiobank/d
基于机器学习的心律失常分类(二)——读取MIT-BIH数据库中的心电数据[MATLAB] 30 人赞同了该文章在上一篇文章中介绍了心电信号的一些基本理论，本篇文章将着重介绍什么是MIT-BIH数据库，以及如何获取、读取MIT-BIH心律失常数据库中的心电数据。我刚开始接触的时候特别迷茫，看了很多帖子才搞清楚。这篇绝对良心靠谱细致！！！一、MIT-BIH心律失常数据库目前有三个得到国际认可
该程序主要是用于在MATLAB中读取MIT-BIH数据库的心电信号文件。可将数据解码出来美国MIT-BIH数据库链接MIT-BIH 心律失常数据库目录 (physionet.org)可用于读取.dat文件本次项目采用的心电信号来源于MIT-BIH的数据库，从其中选取了一组包含肌电信号干扰、工频干扰和包含基线偏移的适合于信号分析的信号，选取了该组信号的前15s（即选取了5400个点）的数据进行分析。
目前国际上有三个公认的标准心电数据库：美国心脏学会的AHA数据库，欧洲AT-T数据库以及美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库。其中MIT-BIH数据库应用的比较广泛，所以，我们做后续训练也就是使用这个数据库的数据。 作为ECG实践篇的开端，我们第一步就是要获取MIT-BIH数据库的心电数据和数据对应的注释，数据解析代码会在文末放送【需要注意的是】 本文主要讲的是怎么解析从MIT-BIH数据库
一、如何下载获取MIT-BIH的数据 从下面这个官方链接页面可以下载到所有48组MIT-BIH心电数据：http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/ 下面这个链接是MIT-BIH数据库的详细说明和使用指南，英文好的同学不妨仔细阅读：http://www.physionet.org
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2023-07-21 17:33:40
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3.1 噪声的分类、产生原因与影响噪声分为属性噪声和标签噪声，产生原因如下：特定类别的影响，类别相似产生噪声；标注的人为影响，少数类样本更容易形成噪声；训练集被恶意投毒；3.2 噪声处理的理论与方法噪声样本学习参考概率近似正确（PAC）理论，PAC的原理在于错误率被限制在某个极小的数值内就认为结果正确。 噪声的处理方法分为数据层面，算法层面和模型层面；数据层面：识别噪声，清洗后再训练模型；算法层面
一、随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声1、效果展示 2、代码部分import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import QThread
import random
class Noise(QThread):
def __init__(self):
super(Noise, self).__init__(
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2023-06-16 15:59:51
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文章目录一、噪声数据1.1 分箱1.2 回归1.3 聚类1.4 其他二、数据清理作为一个过程2.1 偏差检测2.1.1 使用“元数据”：关于数据的数据2.1.2 编码格式：存在使用不一致、数据表示不一致2.1.3 字段过载2.1.4 唯一性规则2.1.5 连续性规则2.1.6 空值规则2.2 数据变换（纠正偏差）2.3 迭代2.4 加强交互性三、数据集成和变换3.1 数据集成3.2 数据变换3.
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy.stats
%matplotlib inline
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy
语音数据添加高斯噪声或白噪声，取决于所需要的应用场景。 如果需要模拟真实世界中的环境噪声，例如在语音识别或说话人识别任务中，通常会使用高斯噪声来模拟背景噪声。因为真实的环境噪声往往也是由许多不同频率和强度的声波
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2023-10-01 11:53:54
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图像去噪图像噪声介绍1.什么是图像噪声图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声(即图像数据中的干扰信息)2.图像噪声的来源图像获取过程数字图像传输的过程3.特点噪声的分布和大小不规则噪声和原图像有相关性噪声具有叠加性4.分类1.高斯噪声（它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布）根据Box-Muller变换原理，建设随机变量U1、U2来自独立的处于(0,1)之间的均匀分布
一、噪声 我们将常会听到平滑（去噪），锐化（和平滑是相反的），那我们就会有疑惑？什么是噪声呢？图像噪声是指存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，噪声的存在严重影响了图像的质量。噪声在理论上是”不可预测“的，所以我们只能用概率论方法认识“随机误差”。二、噪声的分类光电管的噪声、摄像管噪声、摄像机噪声、椒盐噪声（数字图像常见的噪声，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素）
音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。 我发现对声波的以下改变是有用的：Noise addition(增加噪音)、增加混响、Time shifting(时移)、Pitch shiftin
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2023-09-01 08:58:55
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噪声是影响机器学习算法有效性的重要因素之一，由于实际数据集存在采集误差、主观标注以及被恶意投毒等许多因素，使得所构造的数据集中难免存在噪声一、噪声的分类、产生原因与影响在机器学习训练集中，存在两种噪声属性噪声 样本中某个属性的值存在噪声标签噪声 样本归属类别关于噪声分布的假设：均匀分布、高斯分布、泊松分布等一般认为，数据质量决定了分类效果的上限，而分类器算法只能决定多大程度上逼近这个上限标签噪声的
数据库SQl ALTER TABLE USER DEFAULT CHARACTER SET utf8;DDL -- 对数据库进行操作的语言 create database 数据库名；
drop database 数据库名；
use 数据库名；
show databases；
create table 表名（
id int（5），
name varchar（20）
）；
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2023-07-20 21:58:28
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ADO（ActiveX Data Objects）是一种面向对象的数据访问技术，它提供了一组对象和接口，让开发人员可以方便地从
原创
2023-09-09 07:31:57
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因为测试工程师在日常工作中会参与数据库设计评审、测试环境搭建、日志跟踪，这些会涉及数
原创
2023-05-24 15:08:36
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一、mysql基础 1）mysql存储结构： 数据库 -> 表 -> 数据 sql语句
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2023-07-19 15:39:53
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