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最小熵反褶积(MED)在MATLAB环境中进行。

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简介:
最小熵反褶积(MED)是一种用于信号预处理的技术,其主要功能是消除信号中的噪声,从而能够直接将数据导入到计算过程中并获得结果。该代码是我自己编写的,经过验证确认其有效性。

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客服
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  • MATLAB(MED)
    优质
    简介:最小熵反褶convolution(MED)是一种在MATLAB中实现的数据处理技术,主要用于信号去卷积,能够有效恢复原始数据特性,增强微弱信号检测能力。 最小熵反褶积(MED)用于信号预处理,能够有效去除噪声。只需将数据导入即可获得结果。此代码由我自己编写并已测试有效。
  • 二乘Matlab代码
    优质
    本代码实现最小二乘反褶积算法,适用于信号处理中提高分辨率和减少噪声影响。通过Matlab编写,提供清晰注释便于理解和修改。 最小平方反褶积的MATLAB代码非常实用!
  • MATLAB开发:基于的ARF滤波器故障诊断
    优质
    本研究探讨了一种利用MATLAB实现的新型故障诊断方法,通过最小熵反褶积技术构建ARF滤波器,有效提升信号处理精度与系统可靠性。 在MATLAB开发环境中使用ARF滤波器进行故障诊断的最小熵反褶积方法研究。通过结合Yule-Walker方法与最小熵反褶积技术的自回归(AR)滤波,应用于轴承故障检测中。
  • 基于MATLAB二乘代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现最小二乘反褶积算法,旨在从模糊信号中恢复原始信号,适用于地震数据处理及信号分析等领域。 基于MATLAB的最小平方反褶积代码比较简单,容易理解。
  • MATLAB分析
    优质
    MATLAB反褶积分析是一种利用数学工具和算法处理信号数据的方法,旨在从观测到的模糊或混合信号中恢复原始信号特性。这种方法在地震勘探、图像处理及通信工程等领域广泛应用,通过MATLAB软件平台实现高效的数值计算与仿真模拟,为科学研究和工程实践提供强大的技术支持。 MATLAB反褶积是基于地震资料正演的一种技术,用于实现对地震波形的数值模拟。欢迎下载相关资源。
  • Matlab代码
    优质
    本段代码用于实现MATLAB环境下的反褶积算法,适用于信号处理和图像恢复等领域,能够有效减少数据中的模糊效应。 简单的反褶积实现程序可供参考学习,使用时稍微做一些修改即可。
  • 组合包(MED、MEDA、OMEDA、MOMEDA、MCKD):迭代优化与优解决方案...
    优质
    本研究提出了一套基于最小熵原理的反卷积算法组合,包括MED、MEDA、OMEDA、MOMEDA及MCKD模型。通过迭代优化技术寻求信号处理领域的最优解,显著提升数据恢复和特征提取精度。 这是与已发表论文一起使用的MED相关实现的参考包。 功能包括: - 最小熵反卷积调整卷积(MED 和 MEDA):[y_final f_final kurtIter] = med2d(x,filterSize,termIter,termDelta,overlapMode,plotMode) - 最优最小熵反卷积调整卷积 (OMEDA) :[yf d_norm] = omeda(x,filterSize,plotMode) - 多点最优最小熵反卷积调整卷积 (MOMEDA): [MKurt fy] = momeda(x,filterSize,window,period,plotMode),以及 [T MKurt fy T_best MKurt_best f_best y_best] = momeda_spectrum(x,filterSize,window,range,plotMode)
  • 编码
    优质
    反褶积编码是一种信号处理技术,用于恢复被卷积的原始信号。它在通信、地震数据处理等领域有重要应用,能够提高信号解析度和清晰度。 地震资料的反褶积处理可以通过维纳滤波来压缩子波成尖脉冲,从而提高分辨率。
  • MATLABSocket通信
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现Socket通信,包括客户端和服务器端的编程方法及示例代码,帮助读者掌握网络数据传输技术。 在MATLAB环境下进行Socket通信时,网络上的两个程序通过一个双向的连接实现数据交换,这个连接的一端称为socket。
  • 程序分析
    优质
    反褶积程序分析是一种信号处理技术,通过数学算法减少数据中的模糊效应,增强细节特征,广泛应用于地震勘探、图像处理等领域以提高分辨率和清晰度。 各种反褶积的代码主要用于地球物理行业的应用。