非平稳信号的快速迭代滤波技术[1,2,3],使用FFT技术实现高效处理[2,3]。方法需定期边界扩展,建议采用预处理信号的方法[4],具体操作可参考“Extend_sig_v2.m”。应用示例详见“Example_real_life_v6.m”。请引用我们的相关研究作品:[1] A. Cicone, J. Liu, H. Zhou, “用于信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波”,《应用和计算谐波分析》第41卷第2期,2016年9月,384-411页,doi:10.1016/j.acha.2016.03.001,Arxiv: http://arxiv.org/abs/141。
快速迭代过滤matlab开发指南
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输入数据:data,K - 平均参数,beta - Kaiser窗口的beta值,out_form - 频谱分析选项,samp_freq - 数据采样频率。输出:out,以指定形式计算的频谱估计。平均参数:通过在窗口上平均1/K倍来平滑光谱数据长度。窗口类型:每个窗口与Kaiser窗口相乘,其beta值由输入参数beta确定。输出格式选项:'as' - 幅度谱,'ps' - 功率谱,'asd' - 幅度谱密度,'psd' - 功率谱密度,'rms' - 集成的RMS运动。
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FISTA 算法的亮点,一个字:快。相比经典的ISTA,FISTA 多了个“加速器”机制,用了个两步迭代的思路,收敛速度拉满,不管是做图像去模糊还是信号恢复,结果都挺不错的。
简单点说,原来Ax=b+w这种问题,直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路,直接通过最优梯度+阈值压缩搞定,计算也不复杂,Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像?它还挺适配的
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