用MATLAB或SIMULINK对噪声用FxLMS算法进行降噪处理 40C

问一下有人可以用matlab或simulink对噪声数据用FxLMS算法进行降噪处理吗?
数据在图中,X轴为linear,Y轴为dB。
图片说明!图片说明图片说明
用matlab编程可以(请在程序中加上注释),也可以用simulink建模完成(最好)。

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} } //行交换后,主对角线元素仍然为0,无解,返回-1; if ( dat[m][m] == 0.0) { FreeData(dat, d, count); return -1; } //消元 for(n = m + 1; n < count; n++) { tmp= dat[n][m] / dat[m][m]; for(j=m; j <= count; j++) dat[n][j] -= tmp * dat[m][j]; } } for(j=0; j<count; j++) d[j] = 0.0; //求得count - 1 的元 Answer[count - 1]= dat[count - 1][count] / dat[count - 1][count - 1]; //逐行代入求各元 for (m = count - 2;m >= 0; m --) { for(j=count-1; j>m ; j--) d[m] += Answer[j] * dat[m][j]; Answer[m] = (dat[m][count]-d[m]) / dat[m][m]; } FreeData(dat, d, count); return 0; } //求多元 回归方程:Y=B0+B1X1+B2X2+......+BnXn //data[rows*cols]二维数组:X1i,X2i......Xni,Yi(i=0 to rows-1) //rows:数据行数;cols数据列表;Answer[cols]:返回回归系数数组(B0,B1......Bn) //SquarePoor[4]:返回方差分析指标:回归平方和,剩余平方和,回归平方差,剩余平方差 //返回值:0求解成功,-1错误; int MultipleRegression(double *data, int rows, int cols, double *Answer, double *SquarePoor) { int m, n, i, count = cols - 1; double *dat, *p, a, b; if(data == 0 || Answer == 0 || rows<2 || cols<2) return -1; dat = (double*)malloc(cols * (cols + 1) * sizeof(double)); dat[0] = (double)rows; for(n=0;n<count;n++) //n=0 to cols-2 { a = b = 0.0; for(p = data + n, m = 0; m < rows; m ++, p += cols) { a += *p; b += (*p * *p); } dat[n + 1] = a; //dat[0,n+1]=Sum(Xn) dat[(n + 1) * (cols + 1)] = a; //dat[n+1,0]=Sum(Xn) dat[(n + 1) * (cols + 1) + n + 1] = b; //dat[n+1,n+1]=Sum(Xn*Xn) for(i = n + 1; i < count; i++) //i=n+1 to cols-2 { for(a = 0.0, p = data, m = 0; m < rows; m ++, p += cols) a += (p[n] * p[i]); dat[(n+1) * (cols + 1) + i + 1] = a; //dat[n+1,i+1]=Sum(Xn*Xi) dat[(i+1) * (cols + 1) + n + 1] = a; //dat[i+1,n+1]=Sum(Xn*Xi) } } for(b = 0.0, m = 0, p = data + n; m < rows; m++, p += cols) b += *p; dat[cols]= b; //dat[0,cols]=Sum(Y) for(n = 0;n < count; n++) { for(a = 0.0,p = data, m = 0; m < rows; m ++,p += cols) a += (p[n] * p[count]); dat[(n+1) * (cols + 1) + cols] = a; //dat[n+1,cols]=Sum(Xn*Y) } n=LinearEquations(dat, cols, Answer); //计算方程式 //方差分析 if(n == 0 && SquarePoor) { b = b / rows; //b=Y的平均值 SquarePoor[0] = SquarePoor[1] = 0.0; p = data; for(m = 0; m < rows; m ++, p ++) { for( i=1, a = Answer[0]; i < cols;i ++,p ++) a += (*p * Answer[i]); //a=Ym的估计值 SquarePoor[0] += ((a - b) * (a - b)); //U(回归平方和) SquarePoor[1] += ((*p - a)*(*p - a)); //Q(剩余平方和)(*p=Ym) } SquarePoor[2] = SquarePoor[0] / count; //回归方差 if(rows - cols > 0.0) SquarePoor[3] = SquarePoor[1] / (rows - cols);//剩余方差 else SquarePoor[3] = 0.0; } free(dat); return n; } //输出回归方程,并输出误差估计 void Display(double *dat, double *Answer, double *SquarePoor, int rows, int cols) { double v, *p; int i, j; char ch='X'; printf("回归方程式: Z= %.5lf", Answer[0]); for(i=1; i<cols;i++) printf("+%.5lf*%c",Answer[i], ch+i-1); printf(" \n"); printf("回归显著性检验:"); printf("回归平方和: %12.4lf \n 回归方差:%12.4lf\n", SquarePoor[0], SquarePoor[2]); printf("剩余平方和:%12.4lf \n 剩余方差:%12.4lf\n", SquarePoor[1], SquarePoor[3]); printf("离差平方和:%12.4lf \n 标准误差:%12.4lf\n", SquarePoor[1], SquarePoor[3]); printf("离差平方和:%12.4lf \n 标准误差:%12.4lf\n", SquarePoor[0] + SquarePoor[1], sqrt(SquarePoor[3])); printf("F 检 验 : %12.4lf \n 相关系数: %12.4lf\n" ,SquarePoor[2] / SquarePoor[3], sqrt(SquarePoor[0] / (SquarePoor[0] + SquarePoor[1]))); printf("剩余分析: \n"); printf(" 观察值 估计值 剩余值 剩余平方 \n"); for(i = 0, p = dat; i < rows; i ++, p ++) { v= Answer[0]; for(j = 1; j < cols; j ++, p ++) v += *p * Answer[j]; printf("%12.2lf%12.2lf%12.2lf%12.2lf\n", *p, v, *p - v, (*p - v) * (*p - v)); } system("pause"); } //主程序 int main() { double data[4][3];//定义矩阵,4列3行,4列为临近的四个点,3行为X,Y,Z; FILE *fp = fopen("C://BK.csv", "r");//打开文件(对应的文件名和路径) if (fp == NULL) //如果文件打开失败则结束 { printf("file open error\n"); return -1; } //定义Y的数组,Y[0]为Y的值,Y[1-1000]为该Y对应的Z值 double A[1000]; double B[1000]; double C[1000]; double D[1000]; double E[1000]; double F[1000]; double G[1000]; double H[1000]; double I[1000]; double J[1000]; double K[1000]; //运用循环语句,将文件中的数字矩阵存入到数组 for (int i = 0;i<255; i++) { fscanf(fp, "%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf,%lf", &A[i], &B[i], &C[i], &D[i], &E[i], &F[i], &G[i], &H[i], &I[i], &J[i], &K[i]); } double x,y,z; scanf("%lf%lf",&x,&y); //输入已知的x,y double X1,X2,Y1,Y2,Z1,Z2,Z3,Z4; int j; for(j=0;j<255;j++) { if(A[j]<x && x<A[j+1]) //判断x处于表格的哪个X值区间 { //判断y处于表格的哪个Y值区间,并将锁定位置最近的四个数据记为(X1,Y1,Z1)(X2,Y1,Z2)(X1,Y2,Z3)(X2,Y2,Z4) if(B[0]<y && y<C[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=B[0]; Y2=C[0]; Z1=B[j]; Z2=B[j+1]; Z3=C[j]; Z4=C[j+1]; } else if(C[0]<y && y<D[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=C[0]; Y2=D[0]; Z1=C[j]; Z2=C[j+1]; Z3=D[j]; Z4=D[j+1]; } else if(D[0]<y && y<E[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=D[0]; Y2=E[0]; Z1=D[j]; Z2=D[j+1]; Z3=E[j]; Z4=E[j+1]; } else if(E[0]<y && y<F[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=E[0]; Y2=F[0]; Z1=E[j]; Z2=E[j+1]; Z3=F[j]; Z4=F[j+1]; } else if(F[0]<y && y<G[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=F[0]; Y2=G[0]; Z1=F[j]; Z2=F[j+1]; Z3=G[j]; Z4=G[j+1]; } else if(G[0]<y && y<H[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=G[0]; Y2=H[0]; Z1=G[j]; Z2=G[j+1]; Z3=H[j]; Z4=H[j+1]; } else if(H[0]<y && y<I[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=H[0]; Y2=I[0]; Z1=H[j]; Z2=H[j+1]; Z3=I[j]; Z4=I[j+1]; } else if(I[0]<y && y<J[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=I[0]; Y2=J[0]; Z1=I[j]; Z2=I[j+1]; Z3=J[j]; Z4=J[j+1]; } else if(J[0]<y && y<K[0]) { X1=A[j]; X2=A[j+1]; Y1=J[0]; Y2=K[0]; Z1=J[j]; Z2=J[j+1]; Z3=K[j]; Z4=K[j+1]; } } } fclose(fp); //结束文件读取 system("pause"); //关闭文件 //将(X1,Y1,Z1)(X2,Y1,Z2)(X1,Y2,Z3)(X2,Y2,Z4),输入到data矩阵 data[0][0]=X1; data[0][1]=Y1; data[0][2]=Z1; data[1][0]=X2; data[1][1]=Y1; data[1][2]=Z2; data[2][0]=X1; data[2][1]=Y2; data[2][2]=Z3; data[3][0]=X2; data[3][1]=Y2; data[3][2]=Z4; //若符合矩阵格式,则进行矩阵的多元线性回归方程运算,求得Answer[0](常数),Answer[1](x的k值),Answer[2](y的k值); double Answer[5],SquarePoor[4]; if(MultipleRegression((double*)data,4,3,Answer,SquarePoor)==0) Display((double*)data, Answer, SquarePoor, 4, 3); z=Answer[0]+x*Answer[1]+y*Answer[2]; //将x,y代入到求出的回归方程 printf("Z=%.5lf",z); //输出z的值 return 0;//结束 } ```

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我们都玩过Windows操作系统中的经典游戏扫雷(Minesweeper),如果把质数当作一颗雷,那么,表格中红色的数字哪些是雷(质数)?您能找出多少个呢?文中用列表的方式罗列了10000以内的自然数、质数(素数),6的倍数等,方便大家观察质数的分布规律及特性,以便对算法求解有指导意义。另外,判断质数是初学算法,理解算法重要性的一个非常好的案例。

《Oracle Java SE编程自学与面试指南》最佳学习路线图(2020最新版)

正确选择比瞎努力更重要!

一文带你入门Java Stream流,太强了

两个星期以前,就有读者强烈要求我写一篇 Java Stream 流的文章,我说市面上不是已经有很多了吗,结果你猜他怎么说:“就想看你写的啊!”你看你看,多么苍白的喜欢啊。那就“勉为其难”写一篇吧,嘻嘻。 单从“Stream”这个单词上来看,它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系。实际上呢,没毛关系。Java 8 新增的 Stream 是为...

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