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问题C是一个异常检测和评价类问题,难点就在于去噪,虽然有很多的去噪算法,但是异常和噪音往往是会参杂在一起的,如何区分非常重要,这里面可以借鉴一些在宇宙学研究中的信号去噪方法; f8 N$ x" a8 x0 W2 p$ w8 H7 M
- g( A9 U S( k( c2 b
& j! f3 h4 J) h6 x; o) @C题问题1
; L, m; w" z, l更新1:
% u5 w0 e5 J/ p7 ALMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码) / j* D( u" [& x- x
信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法4 n5 _$ Z( G# e v8 j
LMD.doc
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* {1 [0 y0 t" B6 D O7 }6 _0 b
: y8 W2 j6 x9 g1 e4 F) ?/ n更新2:# G! ?# v: p; b
信号去噪相关论文9 d/ W7 N0 ~) a* f+ `
信号去噪论文.zip
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更新3:
& \# E8 ]$ ^5 GC题关键点!去噪!几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)
" d) S U* m' l* F! ~. `常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现: S" N1 a4 ^& \# y j& q
信号去噪.docx
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1 p' _8 X! b' e- j/ w I- I$ A/ y
& i* p# y+ P+ U2 l3 C更新4:
2 T, R8 R; i0 j) v6 u' G( |& pC题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!
: y9 D, E: ?, ?: u- P. B' T" Q7 ?- X基于深度学习的日志数据异常检测
. f5 l; l" [5 \) G& b( _机器学习笔记之异常检测
$ v/ `0 u2 _& d5 V% P5 A1 F异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R4 g" b i& q* o7 X
sklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录). L7 g! C% `' x3 b" B% a1 K
异常检测.docx
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更新5:- n5 F7 l- G; D( r# Z1 _. e) S- Q
信号处理算法 :小波变换 样本熵(SampEn)肌肉激活度(Muscle Activation)全球最快的傅里叶变换算法(FFTW)# g% v& l! w- g! F: d
信号处理算法.docx
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# b8 h7 h7 X0 t更新6:本次的文献是矿业公司与机电装备重点实验室的联合成果,具备很强的实践检验性。6 ~) @; ~& F$ m4 @, Q
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+ g: A8 M* Y h+ n0 k @; m/ ?
更新7:种子算法; n7 B: D. A# K( h8 i7 J
python实现种子填充算法.zip
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. J% B* U* k9 @- Y. l
0 |* t. D1 B D" n( D9 u2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:771622253
9 f5 H9 C0 v& k( s2022五一建模竞赛备战群:760527905, M. @5 Y1 Q0 s
2022华中杯建模竞赛备战群:3897271547 s+ f$ M. m0 i4 Y$ ~, ?3 O$ o$ Z* q! Y
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