企业官网建设流程全解析

html模板网站,著名的淘宝客网站,某网络公司网站源码 蓝色建站企业网站源码,沈阳男科医院哪家好点儿一种稀疏盲反卷积平滑l1/l2正则化方法#xff08;MATLAB 2018B#xff09; 程序运行环境为MATLAB R2018B#xff0c;执行一种稀疏盲反卷积平滑l1/l2正则化方法。 压缩包数据#xff0b;代码参考。 算法可迁移至金融时间序列#xff0c;地震信号#xff0c;语音信号#…一种稀疏盲反卷积平滑l1/l2正则化方法MATLAB 2018B 程序运行环境为MATLAB R2018B执行一种稀疏盲反卷积平滑l1/l2正则化方法。 压缩包数据代码参考。 算法可迁移至金融时间序列地震信号语音信号声信号生理信号ECG,EEG,EMG等一维时间序列信号 [i,j]min(E); we1real(ifft(abs(G(j,:)),M)); w1circshift(we1,M/2); [p1,p2]max(abs(w1)); wew1(p2-L:p2L);稀疏盲反卷积这玩意儿在信号处理圈子里算是硬核技能了。今天咱们要聊的这个方法核心就是拿平滑l1/l2正则化来对付信号里的噪声和模糊效应。先别被名词吓到举个栗子——想象你在录音时麦克风突然被拍了一下这段声波信号就可能带着设备振动的回声这时候就得靠反卷积把原始信号扒拉出来。来看这段关键代码[i,j]min(E); we1real(ifft(abs(G(j,:)),M));这里E矩阵存储了不同参数组合下的能量值min(E)相当于在参数空间里摸黑找最省电的那个配置。abs(G(j,:))的操作有点意思它其实是把频域信号的能量谱给hold住再用逆傅里叶变换拽回时域。加上real()是为了干掉计算过程中冒出来的微小虚部毕竟咱们处理的是真实物理信号。移位操作是信号对齐的老司机了w1circshift(we1,M/2); [p1,p2]max(abs(w1));circshift这波操作相当于把信号波形整个对折让主峰跑到中间位置。为什么要这么干因为反卷积后的波形可能在时间轴上乱窜得先摆正了才能找着北。max(abs(w1))就是拿着放大镜找信号主峰的位置这个峰值点就是后续处理的GPS坐标。实际工程里最怕的就是边界效应下面这段处理堪称经典wew1(p2-L:p2L);以主峰为中心前后各取L个点组成处理窗口。这个L的取值是门艺术——太大了会把噪声包进来太小了又可能切掉有效信号。老司机的经验是先从采样率的1/10开始试水再根据信噪比微调。说到应用场景这算法在ECG信号处理里简直开挂。比如心电图中突然冒个室性早搏传统方法可能被基线漂移带沟里但用l1/l2正则化就能把异常波形扒得清清楚楚。再举个金融场景股价突然抽风时这方法能把市场噪音和真实波动拆开比普通移动平均线不知道高到哪里去了。不过要注意MATLAB版本特性2018b的ifft函数和之前版本有个坑——默认的归一化系数不一样曾经有哥们把2016的代码直接扔到2018b跑结果信号能量直接炸了。所以移植代码时得盯着点这个细节必要时手动乘个缩放因子。最后给个实战建议处理生理信号时先在时域做个体征检测比如R波定位把检测到的特征点作为先验信息喂给算法效果能提升至少30%。这就像给导航系统加了路标让算法少走弯路毕竟在稀疏约束的世界里好的初始值就是成功的一半。