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👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
一、概述
本文通过结合线性时不变滤波器、正交多分辨率表示和基于稀疏性的方法，解决了处理批处理模式时间序列数据时的信号去噪和模式识别问题。利用数字滤波器状态空间表示的频谱变换，将高阶零相低通、高通和带通无限脉冲响应滤波器设计为矩阵的新方法。还提出了一种基于近端梯度的技术，用于对一类特殊的零相位高通和带通数字滤波器进行因式分解，以便因式分解积保持滤波器的零相性质，并在信号模型中加入输入的稀疏导数分量。为了展示本文新颖的滤波器设计的应用，验证并提出了新的信号模型，以同时去噪和识别感兴趣的模式。首先使用我们提出的滤波器设计来测试现有的信号模型，该模型同时结合了线性时间不变（LTI）滤波器和基于稀疏性的方法。将本文提出的滤波器设计与现有信号模型相结合，开发了一种称为稀疏性辅助信号去噪（SASD）的新信号模型。使用仿真数据，证明了SASD信号模型在不同阶次滤波器和噪声水平下的鲁棒性。此后，提出并推导出一种称为稀疏性辅助模式识别（SAPR）的新信号模型。在SAPR中，还将LTI带通滤波器和基于稀疏性的方法与正交多分辨率表示（如小波）相结合，以检测输入信号中的特定模式。最后，本文将信号去噪和模式识别任务相结合，并推导出一种称为稀疏性辅助信号去噪和模式识别（SASDPR）的新信号模型。分别使用睡眠脑电图数据来检测K复合物和睡眠纺锤体，从而说明了SAPR和SASDPR框架的功能。
二、算例及仿真
📢算例一：
稀疏辅助信号去噪( SASD )算法同时结合全变差去噪和低通滤波对含噪信号进行滤波，从而保持了信号的不连续性。
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📢算例二：
使用带状矩阵演示零相位滤波的示例：
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📢算例三：
稀疏辅助信号去噪( SASD )算法同时结合全变差去噪和低通滤波对含噪信号进行滤波，从而保持了信号的不连续性。在这个例子中，我们使用LPF、TVD、SASS和SASD对心电信号进行去噪：
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📢算例四：
稀疏辅助信号去噪和模式识别 (SASDPR) 将同时去噪和检测给定信号中感兴趣的振荡模式：
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📢算例五：
稀疏辅助信号去噪和模式识别 (SASDPR) 将同时去噪和检测给定信号中感兴趣的振荡模式：
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📢算例六：
稀疏辅助模式识别 (SAPR) 将检测信号中的小波模式：
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部分代码：
function [y, f, s, x, w] = generate_signal( fs, sigma ) %% 初始化噪声电平和信号长度 rng('default') N = 10*fs; n = 0:N-1; %% 产生低频合成成分 f = 0.1; f = sin(2*f/fs*pi*n); %% 振荡 s = zeros(size(n)); o = 13; s(200+(1:fs)) = sin(2*pi*o/fs*(1:fs)) .* hamming(fs)'; %% 稀疏分段常数 x = zeros(size(n)); x(100:110) = -1; x(400:420) = 1; %% 添加噪音 w = sigma*randn(size(n)); y = f+s+x+w; end
function [y, f, s, x, w] = generate_signal( fs, sigma )
%% 初始化噪声电平和信号长度
rng('default')
N = 10*fs;
n = 0:N-1;
%% 产生低频合成成分
f = 0.1;
f = sin(2*f/fs*pi*n);
%% 振荡
s = zeros(size(n));
o = 13;
s(200+(1:fs)) = sin(2*pi*o/fs*(1:fs)) .* hamming(fs)';
%% 稀疏分段常数
x = zeros(size(n));
x(100:110) = -1;
x(400:420) = 1;
%% 添加噪音
w = sigma*randn(size(n));
y = f+s+x+w;
end
function [y, f, s, x, w] = generate_signal( fs, sigma )
%% 初始化噪声电平和信号长度
rng('default')
N = 10*fs;
n = 0:N-1;
%% 产生低频合成成分
f = 0.1;
f = sin(2*f/fs*pi*n);
%% 振荡
s = zeros(size(n));
o = 13;
s(200+(1:fs)) = sin(2*pi*o/fs*(1:fs)) .* hamming(fs)';
%% 稀疏分段常数
x = zeros(size(n));
x(100:110) = -1;
x(400:420) = 1;
%% 添加噪音
w = sigma*randn(size(n));
y = f+s+x+w;
end
function [y, f, s, x, w] = generate_signal( fs, sigma )
%% 初始化噪声电平和信号长度
rng('default')
N = 10*fs;
n = 0:N-1;
%% 产生低频合成成分
f = 0.1;
f = sin(2*f/fs*pi*n);
%% 振荡
s = zeros(size(n));
o = 13;
s(200+(1:fs)) = sin(2*pi*o/fs*(1:fs)) .* hamming(fs)';
%% 稀疏分段常数
x = zeros(size(n));
x(100:110) = -1;
x(400:420) = 1;
%% 添加噪音
w = sigma*randn(size(n));
y = f+s+x+w;
end
三、参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
