一种简单地基于小波分析的信号降噪方法（Python）

摘要：# For numpy package.!pip install numpy# For pywavelet package.!pip install pywavelets# For matplotlib!pip install matplotlib# Inst

# For numpy package.!pip install numpy# For pywavelet package.!pip install pywavelets# For matplotlib!pip install matplotlib# Install scikit-image!pip install -U scikit-image!pip install pywtimport numpy as npimport pywtfrom skimage.restoration import denoise_waveletimport matplotlib.pyplot as pltx = pywt.data.ecg.astype(float)/256sigma = 0.05 # Noise variancex_noisy = x + sigma * np.random.randn(x.size) # Adding noise to signal# Wavelet denoisingx_denoise = denoise_wavelet(x_noisy, method='BayesShrink', mode='soft', wavelet_levels=3, wavelet='sym8', rescale_sigma='True')plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)plt.plot(x_noisy)plt.plot(x_denoise)plt.show

知乎学术咨询：https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家，擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。分割线分割线分割线分割线分割线分割线分割线分割线分割线分割线

非平稳信号的一种维格纳-维尔分布（WV分布）中交叉项的消除方法（基于滑动模式奇异谱分析）（MATLAB）

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基于高斯模型的异常检测（MATLAB R2021B）

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一维时间序列信号的稀疏度度量方法（MATLAB R2018A）算法运行环境为MATLAB R2018A，执行一维信号的稀疏度量方法，包括峰度(Kurt)、负熵(NE)、d -范数(DN)、2-范数与1-范数之比(L2/L1)、基尼指数(GI)、修正平滑指数(MSI)、基尼指数2 (GI2)、基尼指数3 (GI3)、广义基尼指数(GGI)、完全广义基尼指数等。算法可迁移至金融时间序列，地震信号，机械振动信号，语音信号，声信号，生理信号（EEG,EMG）等一维时间序列信号。完整代码可通过知乎付费咨询获得：https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032

基于稀疏学习的转子断条故障诊断（MATLAB）