无线电信号深度学习论文精选

MATLAB心电信号滤波技术 此示例展示了多种用于心电信号滤波的技术，包括： Hanning窗滤波： 一种常用的低通滤波方法，可用于平滑信号并减少高频噪声。 5点多项式拟合： 通过拟合多项式曲线来平滑数据，有效去除噪声。 陷波滤波： 用于去除特定频率的噪声，例如工频干扰（50Hz）或采样频率的倍数（1/3 fs）。 中值滤波： 一种非线性滤波方法，有效去除尖峰噪声。 求导算法： 用于计算心电信号的导数，提取重要的特征信息，如QRS波群。 通过结合这些技术，可以有效地滤除心电信号中的各种噪声和干扰，提高信号质量，方便后续分析和诊断。

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

这是一个用于处理心电信号的小波变换去噪程序，非常简单易懂，适合初学者。

详细探讨了心电信号识别与分类算法，包括其实现方法和代码解析，是学术研究的珍贵资源。

心电信号的 LMS 自适应滤波代码，挺适合拿来当工具包的，结构清晰、注释也比较详细。核心是用了LMS 算法做干扰消除，思路不复杂，但效果还蛮不错的，适合搞生物医学信号相关项目的你。代码里包括从数据预到滤波的完整流程，比如怎么肌电干扰、怎么动态调整滤波器系数这些，都有体现。用到的主要是 MATLAB 语法，响应也快，调试起来不费劲。

在软件无线电中，信号调制通用模型挺关键，尤其是随着技术发展，越来越多的调制方式出现。使用传统硬件电路来实现每种信号，既复杂又大，但软件无线电就不一样。你只需要一个平台，通过调用不同的软件模块，就能实现多种调制信号，效率高，体积小，而且扩展性也强。你不需要为每个调制方式单独设计电路，直接用模块就能实现，方便。如果你做通信相关的开发，了解这种方法会让你工作更加轻松。是数字调制技术，抗噪声能力强，适用于多种信息融合。像声音、数据、图像都能通过数字调制来传输，安全性高，且能更好适应各种通道特性。只要了解了信号的频谱特性与通道的匹配，你就能更好地掌控调制过程，实现高效的数据传输。对于想要深入了解这些技术

这份Matlab程序专注于处理表面肌电信号，涵盖带通滤波和50Hz陷波滤波技术，同时计算时域和频域下的关键指标包括iMEG、RMS、MF和MPF。

有关认知无线电的资料和频谱感知的代码，供大家学习参考。

这是一个Matlab编写的EMG手腕姿势分类系统，用于识别从Myo Armband获取的随机前臂EMG信号中的九种手腕手部动作。系统利用了八个时域特征的线性组合，经过线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。测试数据基于年龄在27±4岁的10名受试者的EMG记录，共计100次训练。系统使用了Myo Armband的八个主动传感器，并且在Matlab编程环境中开发和测试。详细引用请参考文献[1,2]。