Python环境下信号处理的若干例子(第一篇)

liftword6个月前 (01-10)技术文章60

基于python的小波分解信号降噪方法

算法程序使用小波多分辨分析对信号进行降噪,降噪算法流程大致如下:

(1)去趋势项(如直流电流),并将数据归一化到区[0, 1];

(2)进行多级小波分解;

(3)使用步骤 (2)中的细节系数 cD 确定合适的阈值,给出5种不同的方法确定阈值;

(4)将简单的软阈值或硬阈值方法应用于细节系数;

(5)重建信号。

阈值确定方法,更多的细节请查看相关论文,很多

1. universal

在这种情况下,阈值由公式 MAD x sqrt{2 x log(m)} 给出,其中 MAD 是中值绝对偏差,m 是信号的长度。

2. sqtwolog

和universal一样,只是不使用MAD。

3. energy

在这种情况下,阈值算法估计细节系数的能量,并使用它们来估计最佳阈值。

4. stein

此方法实现了 Stein 的无偏风险估计。

5. heurstein

这是 Stein 的无偏风险估计的启发式实现。

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算法程序执行基于最小最大凹面全变分一维信号降噪,附带参考文献,运行环境为Python环境。

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算法程序运行环境为Python,执行一维信号的包络谱分析,以轴承振动信号为例。

Python环境下基于小波散射变换的信号处理及信号重建

算法程序基于Python环境,对一维信号进行小波散射变换及相应的重建

所需模块

kymatio==0.2.1
matplotlib==3.5.2
numpy==1.22.0
scipy==1.7.3
torch==1.11.0

Simple time series analysis based on wavelet scattering

0阶小波散射变换plot order 0 (which is the mean of the signal)

1阶小波散射变换plot order 1

STFT时频谱specgram

2阶小波散射变换plot order 2

Chirp信号

1阶小波散射变换plot order 1

2阶小波散射变换plot order 2

小波散射变换重建

Python环境下的信号处理(包络谱,低通、高通、带通滤波,初级特征提取,机器学习,短时傅里叶变换)及轴承故障诊断探索

算法程序运行环境为jupyter notebook,内容包括包络谱,低通、高通、带通滤波,初级特征提取,机器学习,短时傅里叶变换,瀑布图等

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算法程序运行环境为Python,执行小波分解、连续小波变换等,并给出两个应用:基于小波和机器学习的心电信号识别和人类活动识别

基于Python的时频分析:Stockwell变换(原始S_transform和快速离散标准正交S_transform)

算法程序在Python环境下执行Stockwell变换(原始Stransform 和快速离散标准正交Stransform)

面包多代码

https://mbd.pub/o/GeBENHAGEN

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