我希望使用Stein无偏风险估计(Sure)来对信号进行去噪。
我收到一维信号了。我使用小波将信号分解为多个级别的近似系数和细节系数。为了对原始信号进行去噪，我需要对每个细节系数级别进行阈值处理，还是在最后一个细节系数级别上进行阈值处理就可以了？
浏览 1提问于2014-02-24得票数 2
在Kaggle上，我发现了用于信号去噪的算法。如Golay滤波器，样条函数，自回归模型或KNeighborsRegressor本身。链接：
它究竟是如何工作的，因为我找不到任何文章解释它用于信号去噪？这是什么样的算法？我想了解它是如何工作的
浏览 6提问于2021-04-08得票数 0
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匹配数据的算法
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我有一个项目，我正在测试一个对噪声(电磁、无线电等)非常敏感的设备。该设备根据给定的输入(音频)每秒生成5-6字节的二进制数据(对于未受过训练的人来说就像胡言乱语)。我已经写了一个应用程序，它让用户能够动态地看到它生成的错误(与主文件相比，例如在理想条件下设备应该输出什么)。我的算法基本上获取实时数据中的每个字节，并将其与已知主文件中相同位置的字节进行比较。如果字节不匹配，我从当前位置开始有一个10个字符的双向窗口，在那里我将在附近寻找匹配。如果匹配(加上一两个验证)，我就在UI中直观地标记位置并注册一个错误。
浏览 0提问于2011-03-13得票数 5
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我有一个数据向量，它包含-20 20范围内的整数。
这是来自矢量数据的96个元素的样本。从上图可以看出，大多数元素位于区间-2，2中。基本上，我只想增加高振幅峰值和低振幅峰值之间的对比度，以及是否有可能消除低振幅峰值。我尝试过mapstd函数，但问题是它也会对高振幅峰值进行归一化。你能给我推荐一个这样做的方法吗？
浏览 4提问于2011-07-29得票数 8
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我正在研究一个带有噪声和干净信号的去噪自动编码器问题。在将信号传递给我的模型之前，我想应用最小-最大归一化，并且不确定正确的应用方法。该模型将噪声信号作为输入，输出/参考信号作为清洁信号(去噪自动编码器是一种无监督学习，特征和标签的概念在原始意义上可能不适用)。目前我应用缩放的方法是在拟合到模型之前分别对噪声信号和干净信号进行拟合和转换--这是正确的策略吗？
浏览 0提问于2021-10-09得票数 1
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我正在使用小波分解和SUREshrink对一维信号数据进行去噪，我意识到SURE (Stein的无偏风险估计)会产生负值。我可以很容易地设置函数来找到非负SURE的最小值，并实现我的去噪结果，但我想知道的是，为什么SURE可以产生负值？直观地说，风险估计不应该是负的？
浏览 25提问于2019-12-07得票数 0
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音频信号去噪
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我想消除噪音，从音频信号，我自己加起来，使用随机的function.The，下面的代码消除了一些噪音，但它仍然太吵，我无法听到声音。
浏览 0提问于2018-02-07得票数 3
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神经网络如何去噪图像？
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但我很难意识到它们是多么伟大的去噪工具。即使是一个简单的完全连接的单隐层网络，也可以从相对简单的足够简单的信号(当然是适当的训练)中去除可观的噪声。神经网络是否模仿滤波器的一个或多个数学运算(如卷积)，这就是它们在去噪应用中如此有效的原因？
浏览 0提问于2019-09-20得票数 0
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我用AudioRecorder记录了50毫秒的啁啾信号(10-12KHz频率)。在一个安静的房间里，在50/60厘米的距离内，信号谱图如下所示背景中有很多噪音，还有一些回声。
浏览 3提问于2014-07-24得票数 1
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极简信号的去噪
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我试图去噪一个高采样的频谱，消除所有尖峰，然后执行一个保形分段三次样条插值，以保留尽可能多的频谱信息。然而，我无法清除所有的山峰，包括一开始的一个高峰。我错过了什么-我明智地对待这件事吗？使用的信号数据被发现。
浏览 1提问于2018-12-07得票数 0
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我们正在做的一个项目是对心电信号进行extraction.We提取，由于心电信号中充满了噪声(50 hz)，所以需要对信号进行处理，提出了用board.we对其进行处理，需要用arduino对其进行去噪处理
浏览 1提问于2013-09-18得票数 0
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我尝试过的--我有点不确定--我用不同程度的滞后绘制了处女信号的自相关图，发现它的任何滞后版本都没有显著的相关性。但是从这个信号的情节来看，我看到每天早上的时间都会有高峰。另外，我尝试了去噪版本(用KNN去噪)和低采样版本(每月只保留第一次和最后一次样本)的自相关，发现去噪信号也不与其滞后版本相关，但样本不足的信号是。首先，我不确定如何找到这样一个信号的周期性，以及自相关图是否允许我们得出关于周期性
浏览 0提问于2020-08-26得票数 2
我正在开发一个语音识别系统(我正在使用)，在对信号进行去噪之后，我想从MATLAB中以数组形式存在的音频信号中提取特征。如果我错了，请纠正我，但我认为特征数组的大小(执行分解后)应该比原始音频信号小一些。我使用db8作为小波族，使用wavedec将信号分解到10级，但输出的大小与输入相同或略大。
浏览 3提问于2016-01-23得票数 1
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现在，我想要对脑电信号进行去噪，我有一个脑电信号( 2048个系数)，在运行Daubechies4之后，我也获得了2048个系数，我想知道如何确定细节和近似系数，daubechies4是4级daubechies
浏览 3提问于2014-01-03得票数 0
我尝试使用pywt包在python中使用离散小波变换对信号进行去噪。但是我不能定义应该在pywt.threshold()函数中设置的阈值我使用的是普通代码：pywt.threshold(mysignal, threshold, 'soft')我想知道阈值是否可以通过查看我的信号或从另一种方式确定
浏览 27提问于2019-11-06得票数 2
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我正在考虑启动一个android项目，它可以记录音频信号，并对去噪进行一些处理。我的疑问是，由于许多(几乎所有)去噪算法都涉及FFT，我可以做一个实时程序吗？我做了一个示例项目，将傅立叶变换应用于音频信号，并实现了一种称为子谱的简单算法。
浏览 5提问于2013-05-13得票数 0
如下所示，我的任务是使用AR建模来消除噪声信号中的伪影。假设我在原始数据中有心电图或肌电图。在IEEE上，我发现这是可能的，通过小波变换，巴特沃斯滤波器或经验模式分解。
浏览 3提问于2021-03-25得票数 2
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我使用pyshearlab包去噪image.The函数，期望图像形状相等，执行去噪，对于一些图像，去噪是可以的，但是有些图像会产生这样的错误。我用它来进行图像去噪，transformations.There是许多用于在matlab.Is中进行图像转换的工具包，在python中可以使用任何软件包来进行轮廓去噪、曲线去噪、带去噪等等。
浏览 1提问于2018-02-12得票数 0
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我学过信号和系统课程，但我看不懂论文。因此，我想知道如何应用代码和我的csv数据。你能帮我吗？我真的很想在CSV文件中把我的心电图数据去噪。坦克斯
浏览 10提问于2019-10-01得票数 2
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