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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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' |3 q0 r# ]# U, s6 a. l" NLMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码)
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LMD.doc
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信号去噪相关论文$ k6 k$ K2 K i. C2 d' Q
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更新3:
$ d0 l E( A0 I5 UC题关键点!去噪!几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)' N% ?, h5 [# H8 w; d0 `- m2 `
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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更新4:
3 ~5 V) v, d" d3 B, h: M/ w( fC题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!
5 u% W, B3 K7 z( B& d7 |% d1 y) ~基于深度学习的日志数据异常检测
4 @0 l9 h" z$ I# ]机器学习笔记之异常检测& p' b& U" {7 l0 s6 T2 y
异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R
4 q) ~( p. ?$ T5 {0 T4 m8 E/ ?# h; f+ rsklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)$ _7 F, W6 M; R- l% N& t1 U
异常检测.docx
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更新5:
5 H( T6 i6 }: V! E1 j0 t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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% s# L+ k7 P7 T) e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。" d% ^3 V1 M* W
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5 X" f/ Q- B6 r0 I更新7:种子算法
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Q: v1 \0 d9 C* z2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:771622253
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