代码搜索：信号电源
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代码结果 10,000
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txt shenjingwangluo.txt
用小波函数构建神经网络的源程序
该程序是用小波函数构建神经网络的源程序。用以分析心电信号、脑电信号等等。
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear all
load data
M1=20;
epo=15;
A=4;
B=18;
B2=B
www.eeworm.com/read/221223/14752861
m examp16_3.m
%生成正弦信号
N=1000;
t=1:N;
sig1=sin(0.3*t);
%生成三角波信号
sig2(1:500)=((1:500)-1)/500;
sig2(501:N)=(1000-(501:1000))/500;
figure(1);
subplot(2,1,1);plot(t,sig1,'LineWidth',2);xlabel('时间 t/s');ylabel('幅
www.eeworm.com/read/221223/14752877
m examp16_4.m
%生成正弦信号
N=1000;
t=1:N;
sig1=sin(0.3*t);
%生成三角波信号
sig2(1:500)=((1:500)-1)/500;
sig2(501:N)=(1000-(501:1000))/500;
figure(1);
subplot(2,1,1);plot(t,sig1,'LineWidth',2);
xlabel('时间 t/s');ylabel(
www.eeworm.com/read/221223/14752883
m examp16_2.m
%生成含噪正弦信号
N=1024;
t=1:N;
sig=sin(0.03*t);
figure(1);
plot(t,sig,'LineWidth',2);xlabel('时间 t/s');ylabel('幅值 A');
%叠加信号
x=sig+randn(1,N);
x1=wextend(1,'ppd',x,20);
N1=N+2*20;
t1=1:N1;
figure(
www.eeworm.com/read/221223/14752885
m exam12_1.m
% 当前延拓模式是补零
% 装载信号
load noisdopp; x = noisdopp;
figure(1); subplot(211);
plot(x); title('原始信号');
% 使用db1小波包对x进行3层分解，使用shannon熵
wpt = wpdec(x,3,'db1');
% 画出小波包树
plot(wpt)
% 读取小波包(2,1)的系数
cfs
www.eeworm.com/read/221223/14752903
m exam12_5.m
% 当前延拓模式是补零
% 载入信号
load noisdopp; x = noisdopp;
figure(1); subplot(211);
plot(x); title('原始信号');
% 利用db1小波包在第3层对x进行分解，使用Shannon熵
t = wpdec(x,3,'db1','shannon');
% 画出小波包树
plot(t)
% 重构小波包结点(2,
www.eeworm.com/read/221223/14752971
m 例程17-3.m
%生成正弦信号
N=1000;
t=1:N;
sig1=sin(0.3*t);
%生成三角波信号
sig2(1:500)=((1:500)-1)/500;
sig2(501:N)=(1000-(501:1000))/500;
figure(1);
subplot(2,1,1);plot(t,sig1,'LineWidth',2);xlabel('时间 t/s');ylabel('幅
www.eeworm.com/read/221223/14752977
m exam10_4.m
clc;
clear;
% 当前延拓模式是补零
% 装载一维原始信号
load sumsin; s = sumsin;
subplot(2,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 使用db1进行3层分解
[c,l] = wavedec(s,3,'db1');
subplot(2,1,2);plot(c);title('小波分解结构');
Xlabel('
www.eeworm.com/read/221223/14752990
m exam10_11.m
clc;
clear;
% 采用补零的扩展模式（参见dwtmode函数）
% 装载一维尺度信号
load leleccum; s = leleccum(1:3920);
ls=length(s);
subplot(2,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 使用db1小波在第3层进行分解
[c,l] = wavedec(s,3,'db1');
% 由小波
www.eeworm.com/read/221223/14753086
m examp13_7.m
clc;
clear;
% 装载bumps的噪声信号
load noisbump;
x = noisbump;
% 使用sym6执行5层小波分解
wname = 'sym6';
lev = 5;
[c,l] = wavedec(x,lev,wname);
% 由第1层的高频系数估计噪声标准差
sigma = wnoisest(c,l,1);
% 信号降噪时，采用调整参数选