数据去噪
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多元散射校正对数据进行去噪
采集光谱数据的过程中，会由于光照、温度等环境因素导致光谱数据含有噪音，多元散射校正可以消除数据在采集过程中由于散射因素二而带来的数据噪音。 -
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MATLAB实现的RPCA鲁棒主成分分析系统
本项目基于Robust PCA算法实现了低秩矩阵与稀疏噪声的稳健分离，适用于大规模含噪数据处理。系统能够有效抑制野点与强噪声干扰，提供完整的矩阵分解功能，为信号处理和数据清洗提供可靠工具。 -
基于MATLAB的K-L变换多模态数据去噪系统
本项目利用MATLAB实现了K-L变换算法，专注于图像和地震资料的高效去噪，通过主特征分量提取自动分离噪声与有效信号，显著提升数据质量。系统操作简便，效果稳定，适用于科研与工程应用。 -
多性质数据小波分解去噪与信号重构系统
本项目构建了一个基于MATLAB的高性能信号处理引擎，旨在解决针对不同统计分布和物理特性的多源数据进行特征提取与噪声抑制的问题。系统首先根据输入数据的性质（如周期性信号、瞬态脉冲信号或非平稳随机过程）自动或手动选择最优的小波基函数和分解能级。通过执行多尺度离散小波分解（DWT），将原始信号剥离为代表信号主干结构的低频近似分量和包含噪声及纹理细节的高频分量。 随后，项目实施严格的强制去噪策略，采用直接置零法处理各级高频细节系数。这一步骤旨在彻底消除数据中的高频波纹干扰，从而保留数据最根本的趋势性特征。在完成 -
高性能小波分析与信号处理系统
本系统是一个功能完备且使用方便的MATLAB小波分析平台，集成了信号处理、图像处理及数据压缩等核心模块功能。系统首先实现了连续小波变换（CWT）用于非平稳信号的时频特征提取，允许用户通过调整尺度模型，直观分析信号在不同时间域与频率域下的动态演化过程。在离散分析维度，系统支持多级离散小波变换（DWT）和离散小波包变换（WPT），能够对信号进行精细化的子带划分，实现高频细节与低频趋势的精准分离。 针对实际应用中的噪声抑制需求，系统内置了完善的阈值去噪算法，包括软阈值、硬阈值以及自适应阈值方法，可有效消除工业传 -
基于FFT的信号去噪分析与处理系统
该项目旨在通过MATLAB平台实现对复杂含噪信号的精准去噪处理。项目的核心逻辑是利用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号映射到频域空间，从而通过分析信号的频谱能量分布来高效识别有用信号与噪声成分。在具体实现过程中，程序会首先构建一个复合频率的原始信号，并向其中添加指定强度的加性高斯白噪声。随后，代码会计算信号的离散傅里叶变换，并通过可视化手段展示含噪信号的频谱图。用户可以通过设定特定的频率阈值或振幅阈值来过滤掉那些被识别为噪声的高频分量或异常波峰。经过频域过滤后，程序再次调用逆快速傅里叶变换（IFFT）将修 -
探地雷达(GPR)信号处理与深度成像分析系统
本项目是一个专门为探地雷达（GPR）数据处理设计的开源程序，旨在提供一整套从原始雷达数据导入到最终深度剖面生成的完整信号处理工作流。系统集成了多项关键功能：首先是回波图显示，支持实时调整增益与对比度，直观展现地下介质的反射界面。在信号增强方面，系统内置了谱分析模块用于确定信号的主频分布，通过去直流分量和均值滤波技术有效消除系统漂移与高频噪声。针对复杂的信号特征，程序提供了高级滤波手段，包括FK（频率-波数）滤波以分离有用波与干扰波，以及基于统计特性的KL滤波以提取目标回波。在成像修正方面，FK偏移算法能够
