心电信号的噪声特点小波分析与传统信号处理方法的比较小波去噪的基本原理小波去噪的基本步骤小波去噪中的阈值函数和阈值的选取小波去噪中小波函数的选择去噪效果的评价程序说明总结
2025/5/24 0:05:28
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选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。
2025/3/28 6:38:04
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小波去噪matlab的代码，%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr=1;
2025/2/13 20:10:15
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将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。
2025/1/31 11:34:06
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FIR低通滤波器，滤除信号中100HZ以上的高频噪声；
FIR工频陷波器，抑制信号中的50HZ工频干扰；
小波去噪：滤除信号中的白噪声；
基线矫正：矫正由肌电干扰等带来的基线漂移现象。
FIR工频陷波器，抑制信号中的50HZ工频干扰；
小波去噪：滤除信号中的白噪声；
基线矫正：矫正由肌电干扰等带来的基线漂移现象。
2025/1/21 21:16:27
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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