信号时域特征提取前要对原始信号进行去噪吗

matlabbbbbbbbbb 2019-07-06 10:58:32

信号时域特征提取前要对原始信号进行去噪吗

...全文

254 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

lyqj1 2020-03-19

打赏
举报

回复

看你特征提取的方法。没有去噪功能。最好要

通过预处理、分段处理、时域特征提取、特征选择和模型训练等步骤，可以从原始的EEG信号中提取有效的特征，用于分类和识别任务。同时，提供了一个简单的Python示例代码，演示了如何使用numpy库提取EEG信号的时域特征。在脑机接口应用中，从原始的EEG信号中提取有效的特征是实现高性能分类和识别的关键步骤。窗口的长度可以根据实际需求进行选择，一般情况下，较短的窗口可以更好地捕捉到EEG信号的瞬时特性，而较长的窗口可以更好地捕捉到EEG信号的长期特性。在每个窗口内，可以提取一系列时域特征来描述EEG信号的特性。

脉搏信号分析(去噪+特征提取) 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

脉搏信号分析(去噪+特征提取) 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

摘要：通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现，利用小波变换具有的高低频分离的特点，可在不丢失原信号重要信息成分的前提下，将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理，消除了噪音信息，重构出更加清晰的光谱特征图形，从而提高了信号的清晰度，为信号的预处理提供了更加方便的条件。该信号特征提取的方法，与傅氏变换相比较，具有多项明显的优点，在实际工程应用中具有重要的意义。关键词　小波变换　傅氏变换；信号一...

以下链接均出自【括号先森】，为防止自己找不到，特加此汇总【时域】信号时域分析方法（有量纲特征值&无量纲特征值）时域分析中无量纲特征值详解时域特征值提取的Matlab实现【频域】信号频域分析方法频域特征值提取的Matlab实现（频谱、功率谱、倒频谱）频域特征值提取的Matlab实现（小波分析）以下转自知乎回答傅里叶变换与小波变换的关系《语音信号处理》书籍章节概览，可用于信号处理 ...

21,459

社区成员

41,601

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章