离散小波变换DWT MATLAB代码-FCDAE神经信号去噪：论文代码“利用全卷积去噪自编码器...
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简介：
本项目提供基于MATLAB的离散小波变换（DWT）和FCDAE算法实现，用于去除神经电信号中的噪声。该代码是相关研究论文的具体实践。
细胞外神经记录受到多种噪声源的严重影响，这使得降噪过程极具挑战性，并且需要有效的尖峰分拣技术来解决这一问题。为此，我们提出了一种端到端深度学习方法，利用完全卷积去噪自动编码器从嘈杂的多通道输入中生成干净的神经元活动信号。实验结果表明，在模拟数据上使用我们的方法可以显著提高受噪声破坏的神经信号的质量，并且优于广泛使用的离散小波变换（DWT）降噪技术。
为了实现该研究，您需要以下软件环境：
- Python 3.8：用于生成数据和开发网络。
- Matlab R2020b：用于开发小波去噪方法以比较深度学习模型的性能。
要安装必要的Python库，请运行命令`pip install -r requirements.txt`。此外，为了使用MEArec Python库来执行数据集生成脚本，您还需要安装该库。
训练和评估所用的数据集中有两种格式即.mat和.tfrecord文件，并且存储在以下目录结构中：
```
|-- data/
||-- mat/
||-- TFRecord/
```
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