エッセイノート

唯一の学習記録として、ギャングスターはスキップしてください。

ベースラインドリフト

ベイズ式

ポータル

交感神経、副交感神経（迷走神経）

パルス波

オフインチ定規

統計学的に有意（P値）

より小さいP値、高い統計的有意性

> 0.010.05≥Pは統計的に有意であると考えられた、そして0.01≥P≥0.001は非常に有意であると考えられる
5％は偶然の結果に起因し得るP = 0.05プロンプト関連する変数のサンプルとして。

ポータル

備えるリンク信号前処理

ベースラインのドリフトフィルターをなくします

例えば、心臓で前処理：
①②ベースラインドリフト周波数干渉③EMGの干渉
ポータル

機械のサンプリング周波数の周波数にフーリエ変換の関係

*サンプリング周波数で、ナイキストサンプリング定理によって知ることができるFS、物理信号の実際の物理的な周波数ADの取得頻度を表し、FSは2倍の最高周波数信号のエイリアシングが発生しないので、信号FSをサンプリングすることができる≥なければなりません最大周波数fs / 2。

・角周波数は、アナログ周波数として知られている2 * PI倍物理周波数、です。（LU注：角周波数2PIすなわち何ターン2PI角周波数は、純粋に計算の便宜のために提供されているので、信号サイクルので（例えば、交流）は、360度です。）

・正規化された周波数は、正規化されたFSの間の実際の物理的な周波数後の結果は、正規化周波数fdtoolツールMATLABが理由最大である理由である0.5の正規化された周波数に対応する最大信号周波数fs / 2 0.5への唯一の理由。

・円形周波数は、デジタル周波数として知られている周波数の2 *パイ回、所有しています。すなわち、正規化角周波数です。

実際の物理的な周波数に関するFFT周波数解析II

N点FFTで作られ、元の信号の時間領域で表されるポイントが残っnはスペクトル分析n点、N点のFFT結果を実行するのにかかります。

換言すれば、デジタルに分割2PI周波数w N部品、及び0-2pi * FSのシミュレートされた周波数範囲の範囲をカバーW全体デジタル周波数。どこFSはサンプリング周波数です。ネルンストNaikeの法則によれば、唯一= FS / f 2の範囲内の信号をサンプリングするために有効な信号である、ので、我々は、一般的にのみ、0-πのスペクトルを懸念します。次に、範囲のwは、得られたスペクトルは、N / 2が対称であるについて確かです。

たとえば、元のアナログ信号= 32kHzの最大周波数fは、FFT分析16点を行った場合、サンプリング周波数の64kHzであり、範囲は0〜15 nです。（LU注：この手段元のアナログ信号を8回サンプリングされていること）、このときは、アナログ周波数の64kHzが、これは、周波数分解能と呼ばれ、各々が4kHzの場合、16点に分割されている（LU注：FFTで行いますより多くのポイント、より高い周波数分解能）。その後、横軸は、n = 1つのでfは4kHzのに相当する時間であり、nは8kHzのへ= 2に相当する、N = 15が60kHzの、あなたが= 8 Nに関して対称である周波数スペクトルに対応する時間です。あなただけのアナログ信号の最高周波数が32kHzのであった、ので、十分にあるスペクトル内のn = 0-7を気にする必要があります。

ここでは、2つの可能な結論があります。

・まず、元のサンプリング周波数fsは、それぞれのnの正確な周波数を知ることができ、信号のどの程度を知る必要があり、k番目のポイントの算出された実際の周波数に対応する数をf（K）= K *（FS / N）であります

・第二に、周波数分解能は4kHzのであるから、あなたは、の64kHz 16点FFTを行った後、5kHzのか、63kHzの重いで元の信号には、あなたは彼らがあなたがスペクトルを塗装したいの手段スペクトルで見ることができない場合現実的な、それはFFTを行うにはより多くのポイントを取ることが必要であり、nは大きいです、あなたは、分析を行うために長い時間領域の信号サンプルを取る必要があります。しかし、いずれにしても、これは周波数漏れと呼ばれ、離散サンプリングの原則ので、あなたは完全にすることはできませんし、正確にのみ無限に近い（nは無限の時間がある）に、信号の元の連続リアルタイムスペクトルを描きます。サンプリング周波数fsになっていない状況下では、漏れの頻度がより多くのポイントを取ることによって改善することができる、また、それは別のトピックだ、FFTを行う前に、ウィンドウを追加することによって改善することができます。

ポータル

参考用紙フォーマット

前記書籍の、紙の文書は、文書の種類は、1つの文字「A」を推奨しています識別し、沈殿、に焦点を当て、他の不特定のドキュメントタイプは、単一の文字「Z」を推奨するために。

私たちは、特定の参照形式について学ぶことができます

[番号]ジャーナル著者。タイトル[J]。タイトル。出版年、ボリューム（期間）：ページの開始と終了。

[番号]論文著者。タイトル[M]。版（初版は省略することができます）。出版：出版社、出版年：ページの開始と終了。

の[番号]議事。タイトル[C]。エディタ。議事名。出版：出版社、出版年：ページの開始と終了。

[いいえ]論文の著者。タイトル[D]。保存場所：保存単位、年。

[番号]特許権者。特許文献タイトル[P]。国：特許番号。日付を解放します。

[いいえ]規格番号、標準名[S]出版：出版社、年。

新聞の[番号]。タイトル[N]。新聞名、発行日（版）。

[いいえ]レポートの執筆者。タイトル[R]。レポートオーガナイザー年：への報告。

電子文書の[番号]。[電子文書タイトルキャリアタイプ識別]。日付のジャーナル。

ポータル

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ポータル2

フィードフォワード

開ループ制御システムを用いて、フィードフォワード入力を調整するか、直接妨害を構成する制御信号（フィードフォワード信号）に作用します。

制御部は、信号を送信すると、早期適応応答が速やかに制御媒介にするように、命令は、フィードバック信号の制御された部分を発行していないのではなく、フィードフォワード信号を制御部に適用する監視手段、からの刺激を受けてから送信する前に可動部品。

反応ラグフィードフォワード制御システムは、反応で生成された負のフィードバック調節過剰変動を避けることができると、より速く、より速い調整を制御します。イラスト、レースの前に一人、号砲が鳴ったしていないものの、フィード調節を介して体の前に、出場者が登場している心拍数、心拍出量は、肺換気量を増加させました。

ポータル

どのように単語2019アドオンの添字

上付き文字：は、Ctrl Shiftキーや「=」記号ダウンホールドを目標数の上隅を設定するために選択します。

添字：デジタルセット下隅、Ctrlキーを押しながら、「=」記号の対象を選択します。

ポータル

どのように単語2019テーブルの設定点線

選択してください-罫線と網かけ-選択してアクセス回線



ポータル

MathWorks社のMATLABプログラムの設定をフーリエ変換

ポータル

折り畳みMATLABコード

ホーム - プリセット - コードの折りたたみ - セクション：

ポータル

機能をウェーブレット変換

wavedecウェーブレット分解
waverecウェーブレット再建
近似係数appcoef
詳細係数detcoef

ポータル

#wavedec関数Lの意味及びC
Cは、各層及び近似係数の分解後に得られたウェーブレットの詳細係数に格納されている列ベクトルであり、は、最後のレベルのCAをCDI 5層は、例えば、分解され、それらのストレージ構造、C = [CA5; CD5、 CD4、CD3、CD2、CD1]。

Lは、係数Cの各組の長さが格納され、層は、実施例5に分解された列ベクトル、L =である[; len5; len5 LEN2 ;; len4; len4 LEN1]。この知って、係数をCとして閾値化組み合わせることができ、その後、信号復元waverecを呼び出します

wrcoef（「タイプ」、C、 L、「wname」、N）
型では、またはD、または画像の平均細部の指定された部分です。Cは（DN、DN-、ウェーブレット変換の各成分の係数に格納された配列、ある 1、...、D2、D1）。Lは、アレイ、Cの各記録素子の長さ、（lengthof（）、lengthofある （DN）、...、lengthof（D2）、lengthof（D1））。wnameを再構成フィルタを決定するために使用されるウェーブレット関数の名前であり、Nは係数に対して再構成するために指摘すること、すなわち、第一層の再構成の始まりです。

首長のブロガーへのポータル

waverec差分#wrcoef
ウェーブレット分解でwavedec、指定された数に信号の分解N、各層のウェーブレット係数を返します。

その役割、すなわちAとwaverec-- wavedecコントラストが完全に使い捨て信号を再構成するためにウェーブレット係数を与え。

この入力はwrcoef--ウェーブレット係数、再構成された信号です。それは、元の信号であることを除いて、上記のいくつかの違いで指定レベル、高周波数または低周波数成分で再構成。換言すれば、この信号は、元の信号ではなく、一定のレベルに近づくに。

ポータル

＃ノイズ除去閾値関数
ddencmp P222はデフォルトソフトおよびハードしきい値を得る
thselect P224閾値選択をノイズ除去
wbmpen P225リターン献上閾値
wdcbmのP227閾値を得る
wpbmpen P229のリターン献上閾値
WDEN P231自動ノイズ除去
wdencmp P234ノイズ除去
wpdencmp P239ノイズ除去
wpthcoef P241閾値
wthcoef P242しきい値
wthcoef2 P243しきい値
wthresh P244ハードとソフトしきい値

＃ウェーブレット家族

ウェーブレット再建について

優秀なブロガー

MATLABフォーラム

Baiduの答え

MATLABは、ノイズ除去をウェーブレット変換します

転載優れたブロガーます。https：//blog.csdn.net/Arrogant_95/article/details/80744388

全てクリア; CLCの
負荷（ 'Audio_1_resample.mat'）;
S = data_resample、処理される信号を取得％は、上記data_resample .MATは、パラメータで
の全信号長の％
N = numelの（S）;
％ウェーブレット分解。
[C、L] = wavedec（ S、7、 'coif5'）;％のcoif5としてウェーブレットベース、分解層7層
CA11 = appcoef（C、L、 'coif5'、7）;％は、 低周波信号を取得
CD1 = detcoef（C、L ,. 1）;
Cd2を= detcoef（C、L、2）の、％高い周波数の細部を得る
; CD3 = detcoef（C、L ,. 3）
CD4 = detcoef（C、L ,. 4）;
CD5 = detcoef （C、L ,. 5）;
CD6 = detcoef（C、L ,. 6）;
CD7 = detcoef（C、L ,. 7）は、
SD1 =ゼロ（1、長さ（CDLが）。）;
SD2は=ゼロは（ある1、長さ（。 CD2））;％1-3 0,4-7層に面する層はソフト閾値関数で処理される
。SD3 =ゼロ（1、長さ（CD3））
SD4 = wthresh（CD4、 'S'、0.014）;
SD5 wthresh（= CD5、 'S'、0.014）;
SD6 = wthresh（CD6、 'S'、0.014）;
SD7 = wthresh（CD7、 'S'、0.014）。
= C2 [CA11、SD7、SD6、SD5、SD4、SD3、SD2され、SD1];
S0 = waverec（C2、L 'coif5'）;％ウェーブレット再構成
図、
サブプロット（211）;プロット（S）;サブプロット（212）;プロット（S0） ;％のペイント

具体的分解レベルは、選択されるか、またはウェーブレット信号に従って決定さ0に設定されている層または他の操作のためにどの層ノイズ除去機能の選択は、特定の問題を分析するために、処理されます。

ポータル

最小ポイントを探しMATLAB

信号が否定される - 最大値とfindpeaksと最大値を探します

[pks,locs]=findpeaks(-1*dp,'minpeakdistance',100)  

%%dp是数字信号；'minpeakdistance'设置两峰值间的最小间隔数

完全なコードは次のとおりです。

[pks,locs]=findpeaks(-1*dp,'minpeakdistance',100)
% subplot(212),
plot(locs,pks,'*');title('极小值点');grid on;

---

%% 基本用法
[pks,locs]=findpeaks(-1*dp)

ポータル・ツー・優れたブロガー

書き込み式ワード2019のショートカットキー

=その後、Altキーを押しながら、つまり、alt+=

次のように数式エディタを生成することができます。

ソートアレイ列MATLABベースの、及び他の列に沿って移動させます

ポータル

降順の2行目に基づきます。

a2=sortrows(a,2,'descend')

例ショー

a=[2,114;3,666;1,222]
a1=sortrows(a,2)  %默认升序
a2=sortrows(a,2,'descend')  %降序

クラスター分析

ポータル

範囲設定MATLABプロットを座標

使用コードaxis([0,2000,-300,700])

例：

figure,
plot(d(:,1),d(:,2),'*'),axis([0,2000,-300,700]),title('所有幅值');

サンプルエントロピー

コードポータル

マトリックスコードポータル

ポータル
ポータル2

ヒルベルト変換とスペクトル解析

ポータルは、上HHT MATLAB関数が来る
MATLAB構文HHTを使用してポータル

ポータル

スパース行列

概念をヒルベルト変換

ポータル

式を書い添字単語

ポータル

言葉は省略記号を表示します

1、自分の入力方法をに切り替えられるwin10 中国語
2、ショートカットキーshift+6（入力または中国語slh）