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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+ V$ K5 k( l' f( S" s
* t4 A2 w4 q0 B6 u1 k' Q% {' N/ ^) V$ G* i- S' n' h
C题问题1
& T& ^7 g6 U2 t( O4 f' V7 E" B更新1:
2 ^; E, C s6 _( o8 @: q5 kLMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码) : f; ?) y2 {3 T9 z! q
信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法" p& p: G0 q2 x
LMD.doc
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8 e2 N/ r" u9 b
/ o: n3 |1 k3 e" J更新2:
$ [ U8 O M. b, r( V信号去噪相关论文
; |! o/ X5 E* L/ @5 n
信号去噪论文.zip
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- L N6 ~. }. r" l, W$ F# y$ Z9 U4 |% Z. j) }: A9 L
更新3:
B0 A& B4 ], }. t4 ]C题关键点!去噪!几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)
4 L0 a" A2 R3 a" J* d9 g常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现
8 Q) v. O* p, E4 h8 j( ]$ i) j
信号去噪.docx
(107.35 KB, 下载次数: 47, 售价: 2 点体力)
+ ?8 o- y. B7 U# s4 G( q$ T/ o! v$ E& N( U
更新4:
- z6 [/ b: \9 u4 SC题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!; X: R. a4 P# ~* R$ w/ s8 ]
基于深度学习的日志数据异常检测4 I; c+ Q$ J- h) c7 {: m6 a
机器学习笔记之异常检测/ x0 x$ l7 t& k! _2 t4 G) r
异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R
& Y2 g* [8 |7 y$ w+ B5 a. [7 F5 I3 Wsklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)
* j* i9 g' ?6 @- F3 m
异常检测.docx
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9 {- N0 \) M/ Q9 M3 j' T* t
" H7 g; {- s9 N更新5:$ u: v6 v0 R! A8 p
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)
8 K- Q+ h$ ~- ^0 o2 L
信号处理算法.docx
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8 L0 V$ f, c, |3 K9 T T, G6 X( J5 ]6 r( M1 q o$ m6 Q- E; b4 y
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。
: D1 u# Z+ ]1 K3 u% \ ]0 u+ L. n! q* y, K# l9 J b5 b, e1 ^
P) v8 Y% W: Y. j% W' T6 o
更新7:种子算法
3 |9 K( ^: t) W g& b
python实现种子填充算法.zip
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2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:771622253# D0 l, n7 ?. w& o ~
2022五一建模竞赛备战群:760527905
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