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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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+ u- r2 r+ V) J' E% DC题问题1
9 m% T3 c8 }) g9 S" j6 L- @更新1：
# M1 L' ~ V, q7 t hLMD算法信号去噪（LMD应用+Matlab代码）
2 s: Y8 A3 H/ H4 ?* Z+ R信号分解方法之鲁棒型局部均值分解(RLMD)算法+ D9 j( ]2 L. _% I
LMD.doc
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更新2：! B8 V+ _# ~4 ?& {# W% l
信号去噪相关论文
& m+ \& L3 I/ q6 n, M
信号去噪论文.zip
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+ V; Q$ C( @- N( q# V* C4 L
更新3：
$ p; o* X! x9 a( WC题关键点！去噪！几种常用信号平滑去噪的方法（附Matlab代码）
/ d `& i8 [$ Q+ b2 [/ f0 M- l常用信号去噪与信号回归方法的原理及MATLAB实现
+ p$ J r: X9 i1 t: M
信号去噪.docx
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4 D3 O. i) {0 g4 @# d" _' j更新4：/ @& ]7 l6 Q+ h' `% s9 v+ G8 y
C题 涉及到的异常检测和评价类算法！！内含目录！！5 `7 \9 V; J: l
基于深度学习的日志数据异常检测( x6 l( j* U3 w; P2 n4 f0 i
机器学习笔记之异常检测7 Y" I. B6 j/ {8 g
异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R( L) m" \/ ~9 a8 B/ \$ ?) ^
sklearn中的评价指标介绍(异常检测过程记录)
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异常检测.docx
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更新5：) d- G* v4 u( @2 {# C& W
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）
7 M8 v4 s: A% h4 G% o3 N
信号处理算法.docx
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* ^7 f2 Z+ G$ n7 {! \ |
/ x7 P/ j8 x8 S3 k6 o r3 c: W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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- p" [0 A t. S, _( I更新7：种子算法
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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
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2022华中杯建模竞赛备战群：3897271542 ?- v2 s" o* V% v: [8 h( J* j4 t
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发表于 2022-4-29 21:35
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