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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$ _5 g. V3 c: W7 c( e7 K
, ]* T7 n/ p9 ?/ H4 _' x$ E4 z1 g- q( X# S
C题问题1
1 m: g! B7 s0 P" e, S, Q更新1:
' O* a( O2 q4 L4 Y5 N. A9 fLMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码) * x2 ~: W9 }8 w
信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法1 f R& @1 S, C4 d
LMD.doc
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1 T8 v3 A9 l: l! ~2 }
' a( y0 N4 H& I$ A& _, K) {& t更新2:
) E2 o- Y6 b7 s$ B+ h6 p0 m信号去噪相关论文
$ ]5 I; |( T! y6 }
信号去噪论文.zip
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更新3:) U; w7 k) ~& B7 L9 Q
C题关键点!去噪!几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)
1 l ~4 X' l) N5 B1 M$ {常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现
+ |- o, o- L' Z c! M8 ]- n) D
信号去噪.docx
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' ` m8 n+ y. e Y9 W, t h$ S) ~+ D* n7 _+ R9 I
更新4:0 c1 a% K% P: a. {; T1 W' o& J
C题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!
, I r. E: e- G. `+ a' X基于深度学习的日志数据异常检测
3 ?0 n* o- z; ~4 j$ A6 Q机器学习笔记之异常检测
J% `4 o ]% K, Q' e8 k' m& p1 u异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R
9 j3 ~, H9 m: V/ D; G7 Lsklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)
3 p& @4 J5 q5 @+ N% f; l9 @3 P/ f
异常检测.docx
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R7 u' O- Z$ X! ^
7 F% R* a2 p) v, ~9 ~更新5:
# g3 z2 V" S9 D/ ? g, w; s3 e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)- C( O, x# L' Z2 j
信号处理算法.docx
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' f7 l8 ]! _! P( A( Y
! x F. B# _/ ?2 Z+ [1 ^) S# n a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。2 c* \8 v2 a7 G: d9 p; X
7 M- ^7 Q W+ d4 |; d
$ H* N0 F6 L( M! m2 d* h
更新7:种子算法- Q; Y$ W4 `2 }7 g, F
python实现种子填充算法.zip
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6 `# V9 D! T% { Q. T$ {
1 w! E* ^5 H7 S+ @' E1 T2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:771622253$ r+ @" J7 V6 g* j. b& V
2022五一建模竞赛备战群:760527905
! x) ]! g5 H# I% B2022华中杯建模竞赛备战群:389727154
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