在对信号进行处理的时候想要实现如下变换
下图是原信号
想要通过信号处理实现如下变换
自己尝试了通过多项式拟合去除原信号趋势再根据信号最大值最小值对信号实现了线性归一化，但效果不好，想问问大伙有没有啥处理思路
信号的去趋势和归一化
想要通过信号处理实现如下变换
自己尝试了通过多项式拟合去除原信号趋势再根据信号最大值最小值对信号实现了线性归一化，但效果不好，想问问大伙有没有啥处理思路
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- 2021-08-09 20:52回答 2 已采纳 用pandas进行数据处理，选取需要处理的列，分别用数值计算和字符分割等方法，转换成你所需要的格式，代码如下： import pandas as pd df=pd.read_csv('891.csv'
- 2022-07-24 21:46回答 3 已采纳 for i=0:5不是python的语法,你这是matlab的代码, 不能用python运行python的语法应该是for i in range(0,5):
- 2022-04-08 08:56回答 1 已采纳 （学习笔记）matlab归一化和标准化的区别，如何进行反归一化？ - 知乎 进行反归一化，若使用xnew=（x-min）/（max-min
- 2021-10-02 11:14代码文件很可能是用编程语言（如Python或Matlab）编写的，用于实现上述分析过程。 在实际操作中，首先会对基因表达数据进行预处理，如去除异常值、平滑数据等。然后，计算归一化的互相关函数，找到最高峰，这个峰值...
- 2022-03-27 15:20回答 2 已采纳 按列试试 axis=0
- 2022-04-08 10:26回答 3 已采纳 代码没有问题，项目所在路径有中文，所以报错，还有py文件尽量不要用中文命名https://blog.csdn.net/datao3022/article/details/109186403
- 2023-04-16 12:10回答 3 已采纳 已解决。参考大佬思路。这样一来就解决工程化办法。 老饼讲解|【例子】提取BP神经网络的数学表达式DEMOhttp://bp.bbbdata.com/site/text/49
- 2024-01-22 21:432. **数据预处理**：可能需要对数据进行一些预处理，如去除异常值、归一化等，以提高拟合效果。 3. **定义正弦模型**：创建一个函数，如`sinFit`，该函数接受x值作为输入，并返回由正弦函数计算的y值。模型参数可能...
- 2022-04-14 10:56回答 1 已采纳 可尝试修改 data=pd.read_csv('dating.txt', encoding = 'gbk')
- 2022-04-09 09:37回答 2 已采纳 from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[1.2, -1., 2.],
- 2021-10-15 10:41回答 1 已采纳 简单的说，归一化处理就是将一组数按比列(或算法)转换成一组每个成员都小于等于1的数按你给的图举例：u1组 8350 7455 11000 9624 以最大的数 11000 为分母归一化8350/
- 2019-09-13 14:25归一化可以消除数据中的量纲差异，突出相对变化，这对于趋势分析、信号过滤和策略开发尤为重要。 描述中提到的“省缺使用渐变着色”，可能意味着这个脚本在展示归一化速率时采用了颜色梯度的方法。在金融图表中，...
- 2021-09-14 13:34回答 1 已采纳 你好，直接利用你已经定义好的scaler归一化方法，就可以啦 scaler.inverse_transform(lasso_pred)
- 2022-05-17 21:35在MATLAB中，选取一帧语音信号，乘以矩形窗后，使用循环计算自相关系数，再归一化得到短时自相关函数`R1`。最后，将自相关函数绘制成图，可以揭示语音信号的时延特性。 通过以上步骤，我们可以全面了解语音信号的...
- 2024-04-04 10:56禅与计算机程序设计艺术的博客 人工智能（AI）是近年来科技界的热门话题之一，其发展历程复杂且迅速。...机器学习和深度学习主要是通过监督和无监督学习方式进行模型训练，而强化学习则通过试错和奖励机制进行智能决策。迁移学习是机器学习和深
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