之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点
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2024-10-25 12:58:58
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信号的频谱分析，加噪降噪处理一、题目： 说一段话并录音：信号与系统真有趣，我爱信号与系统，我爱学习。 (1)用Matlab读取语音信号，理解信号含义及抽样频率的含义，并绘制语音信号时域波形。 (2) 语音信号频谱分析，使用FFT分析信号频谱，观察语音信号的频域特性。 (3) 语音信号变换：快放，慢放，叠加噪声等。 (4) 根据频谱分析结果设计带通滤波器，对语音信号进行降噪过滤二、分析： 1.通过a
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2024-05-30 08:47:59
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首先刚接手这种关于信号的分类问题，以下可能会有不对的地方，接下去通过学习会对不正确的地方进行更正或者补充。心电信号分类参考文献：Cardiologist-LevelArrhythmiaDetectionwithConvolutionalNeuralNetworks目标：对传感器采集的某一维信号数据（time-amplitude）进行分类，比如通
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2024-10-24 07:31:52
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一、维纳滤波的基本原理 基本维纳滤波就是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤（或滤波）方法。它基于平稳随机过程模型，且假设退化模型为线性空间不变系统的。实际上这种线性滤波问题，可以看成是一种估计问题或一种线性估计问题。基本的维纳滤波是根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值，它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数H（z）或单位样本响应h（n）的形式给出的，因此更常称这种系统为
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2023-11-14 09:48:07
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信号降噪是数据处理领域中的一个重要问题，尤其是在处理时间序列数据和传感器数据时。对于Python用户，有许多工具和库可以帮助我们实现信号降噪。现在就来看看如何用Python解决信号降噪的问题。
## 环境准备
在进行信号降噪之前，我们首先需要一个合适的软硬件环境。以下是推荐的环境配置。
| 组件 | 版本 |
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# Python信号降噪的基本概念与实现
在现代科学和工程中，信号处理是一个重要的研究领域。信号降噪技术用于提高信号质量，去除干扰噪声，使信号更加准确可靠。本文将通过Python实现简单的信号降噪，并介绍相关方法。
## 什么是信号降噪
信号降噪旨在从混合信号中提取出有用信号，并抑制或去除噪声。常用的方法包括滤波、变换等等。常见的降噪技术有：均值滤波、中值滤波、卡尔曼滤波和小波变换。
##
滤波滤波常用于降噪；滤波有多种，中值滤波，均值滤波，等等，说的很高大上，其实很简单，各种滤波原理类似。以中值滤波为例，把 每一点的数据 用 该点指定邻域内数的中位数 代替，如 数据 [1,8,3]，邻域大小为3，则8经过滤波后是3，[1,3,8]的中位数；数据可以是多维的，邻域也可以为多维；其过程类似卷积python 中值滤波函数为 scipy.signal.medfilt(signal， ker
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2024-04-08 11:38:39
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信号SVD降噪是利用奇异值分解（SVD）技术对信号中的噪声进行处理的一种有效方法。通过将信号分解为其主成分并去掉那些较小的奇异值，我们可以实现信号的降噪。在这篇博文中，我将详细介绍如何在 Python 中实现信号的 SVD 降噪，内容将涵盖从环境准备到实战应用的各个方面。
## 环境准备
在进行 SVD 降噪之前，我们需要确保我们的环境准备充分。以下是与 SVD 降噪相关的技术栈兼容性信息：
目 录1. 小波消噪原理2. 小波阈值消噪步骤3. 参数选择（1）小波基的选择（2）分解尺度的选择（3） 阈值的选择（4）阈值函数的选择4. 语音消噪中的实例运用5. 小波消噪matlab代码分析（1） 函数介绍（2） 参数选择（3）SNR择优（重点！）（4） 择优消噪（5） 代码实现1. 小波消噪原理 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间
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2024-02-23 13:59:52
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Labview图形化编程语言对入门用户非常友好，能够快速部署并实现你想要的功能。有小伙伴看了我那篇滤波的文章后，问我如何进行信号去噪，今天来给大家分享一下信号去噪入门知识。实际上，信号去噪的入门基本上就是熟练的使用各种滤波器。通常，我们通过采集卡来采集所需要的振动、声音、电流或者其他各种形式的信号时，由于采集卡或者传感器的固有噪声影响，会不可避免的采集到噪声。当我们想采集的信号比较微弱时，这些噪声
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2024-02-13 21:54:48
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python验证码识别需要识别的验证码： 第一步 ：图片处理（降噪） 见上一篇文章：验证码处理降噪第二步：生成训练素材 存放每个数字的各种不同形态（通过工具截图）from PIL import Image, ImageDraw
import os
import random
import numpy as np
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath
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2024-07-26 01:29:22
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本文主要学习资源《机器学习实践指南》案例应用解析一、图像平滑Python可以使用滤波算法实现图像平滑， 是图像增强的一部分。图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等，其目的有模糊、削除噪音两种。滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的. 摘自《数字图像处理》二、均一化滤波1
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2023-11-05 21:39:50
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小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪，首先简要地说明一下小波变换实现信号消噪的基本原理。一、基本原理含噪的一维信号模型可以表示如下式中s(k)为含噪信号，f(k)为有用信号，e(k)为噪声信号。这里假设e(k)是一个高斯白噪声，通常表现为高频信号，而实际工程中f(k)通常为低频信号或者是一些比较平稳的信号。因此我们可按如下方法进行消噪处理:首先对信号进行小波分解，由于噪声信号多包含在具有较高频率
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2023-12-15 06:27:47
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从今天开始梳理信号与系统了。啥是信号呢？信号就是物理量的变化，这种变化可能暗示了某种信息，所以就叫信号(函数)，连续变化的就是连续信号，非连续变化的就是离散信号。只包含一个维度变化的就是一维信号，多个变化维度的就是多维信号。那啥是系统呢？及时能够检测到I、并处理变化的一个或一组装置，通过这组装置我们能够分析或者利用信号。(严谨的定义请参考教材，这里主要讲个人的理解)例子有很多了，比如语音的信号(一
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2024-01-31 00:58:50
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常用信号去噪与回归方法的原理及MATLAB实现 文章目录常用信号去噪与回归方法的原理及MATLAB实现一、应用背景二、信号去噪1、低通滤波去噪2、小波分解去噪2.1 Mallat金字塔算法2.2 小波基的选取2.2.1 小波基的种类2.2.2 小波基的选取原则2.3 小波分解去噪仿真3、奇异值分解去噪3.1 信号奇异值分解去噪原理3.1.1 信号的矩阵重构3.1.2 信号奇异值分解去噪流程3.2
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2024-08-12 20:53:23
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# Python一维信号增强
## 引言
在信号处理领域，一维信号指的是一个仅有一个自变量的函数。在现实生活中，我们常常会遇到一维信号，比如音频信号、生物信号等。而在实际应用中，我们经常需要对这些一维信号进行增强处理，以提取出其中的有用信息或者改善信号的质量。本文将介绍使用Python进行一维信号增强的基本方法和常用技术，并提供相应的代码示例。
## 一维信号增强的基本方法
一维信号增强的
原创
2024-02-17 04:46:23
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程序在执行的时候，几乎任何时刻都会发生事件。
信号通常用来向一个进程通知事件。
信号是不可提前预知的，所以信号是异步的
信号随时都可能发生，接收信号的进程也可以没有控制权。
每个信号名都以SIG开头，信号名的定义在<signal.h>中。
许多情况下都会出现信号，如硬件异常，非
信号处理与分析课程设计训练任务书电子工程学科部2015年4月第一部分：语音信号部分题目一：基于归一化互相关函数的基音检测 (负责人：贾懋珅)本课题是根据电子信息类本科生信号处理和分析课程的学习内容和语音信号处理的实际应用相结合而设计的实践性训练。课程训练以数字信号处理为基础，需要学生在掌握基本原理的同时，理解语音信号的相关知识并结合实际应用实现对语音信号的分析和处理。训练目的1.通过利用c程序实现
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2024-01-17 08:56:27
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# 降噪技术在轴承故障诊断中的应用
## 一、背景介绍
在工业生产中，轴承是一种常见的机械零部件，承担着支持和传递旋转部件负载的重要作用。然而，由于使用频繁和环境因素的影响，轴承容易出现故障，严重影响设备的正常运行。因此，及时发现和修复轴承故障对于延长设备寿命和提高工作效率至关重要。
小波信号处理技术是一种有效的信号处理方法，广泛应用于故障诊断领域。通过对信号进行小波分解和重构，可以提取出信
原创
2024-06-10 04:41:35
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信号的分类什么是信号？信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。例如，古代人利用点燃烽火台而产生的滚滚狼烟，向远方军队传递敌人入侵的消息，这属于光信号；当我们说话时，声波传递到他人的耳朵，使他人了解我们的意图，这属于声信号；基于信号维度的分类一维信号：声音信号，声音强度随时间变化。例如：下面这段声音信号，我们利用Matlab将这段信号的强度随时间变化的图像绘制
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2023-12-01 15:07:28
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