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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: x% Q) R/ K$ S/ q' e5 E
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5 l: j5 X ^* T# W5 C& r4 q' u4 FC题问题1
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LMD算法信号去噪(LMD应用+Matlab代码)
! t5 F( r! d. T) M信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法
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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 R& e3 Z9 Z& q }( R1 r常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现
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& E" L }. o& ? R更新4:
4 s/ k8 V9 O# ]3 X; ZC题 涉及到的异常检测和评价类算法!!内含目录!!
+ T4 m! E" p# J# k基于深度学习的日志数据异常检测
" s9 a, B1 E* I F+ i b机器学习笔记之异常检测
( `& J+ O3 c0 ~/ v3 J% r异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R
+ I0 } N$ r7 {sklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)) a$ K6 t' v, M$ l
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% d+ I$ r0 @9 L8 D更新5:
0 Y4 E% O% S& m( P. l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). q2 M9 ^3 Z, @2 s2 d; q
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( t1 O" K) @+ ~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。7 a. N0 E8 }7 H! k2 S
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2022年认证杯网络挑战赛二阶段备战群:771622253. P( U. R% m; B3 N
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