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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
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8 ^0 Q# ~! q. x3 P M. K0 G0 d8 gC题问题1
5 v; X% l3 G# t更新1:5 f% t7 F& F- J8 g4 L- K; ~5 S# D
LMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码)
* U5 [1 b- C! T, }" K4 @% k信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法/ x! D2 n; A& F! X; K
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更新2:# T/ Q7 _* J, [4 t" \1 M. m
信号去噪相关论文
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更新3:( p6 ~- Z. W) v) V
C题关键点!去噪!几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)% V6 i! b& o+ B Y, C' |: [
常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现
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信号去噪.docx
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. C. W+ R( z! V( p更新4:
7 e% A. G& ~ \+ l6 mC题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!
, L' ~: \! ?. a' b基于深度学习的日志数据异常检测
; c$ O6 o, j6 f4 t6 L机器学习笔记之异常检测: ~0 ^! L9 J& F: T% ?4 [! K
异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R
5 ^" P4 A% W" e: k2 s2 \$ P+ E5 Nsklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)
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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)
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* I0 Z# u# i/ S9 m5 h' q2 c; s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。
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更新7:种子算法! ^# w5 O, k1 U* M$ i& w2 N
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" H1 F3 B& A. t8 e l+ X3 m) Q2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:771622253
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2022华中杯建模竞赛备战群:389727154
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