一维小波包工具箱去噪

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前言

一、使用步骤

总结

前言

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

一、使用步骤

1.启动小波工具箱。

2.启动一维小波包主界面，点击Wavelet Packets 1-D按钮。

3. 导入信号源

选择File——Load ——Signal  命令，在弹出的对话框中选择  noissin.mat文件，它的路径为Matlab\toolbox\wavelet\wavedemo，点击OK按钮。

结果如下

4. 小波包分析。

        在窗口的右边可以对信号进行设置。选择db4小波，分解层数设置为3，选择的熵类型为shannon。单击Analyze按钮，执行对信号的分解，显示在窗口中。 

结果如下。

5.计算最佳树。

        在上图的右上方单击Best Tree 按钮，得到下图所示的最佳树。

6.

        单击 De-noise  按钮，弹出如下图所示的窗口。

7.选择参数，进行去噪。

点击 De-noise 按钮 。

可以点击 View De-noise Signal 按钮看到去噪后的信号。

8.显示统计图

单击Residuals按钮，弹出去噪后的信号与原始信号的误差统计值，如下图所示。

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。