脉搏波

基于 Python 的脉搏波数据项目，挺适合想搞点生物信号的朋友。它不光教你怎么导入和清洗数据，还一步步带你用NumPy和Pandas搞预，用matplotlib画图，再用机器学习做分类预测。脉搏波信号的心率、PTT、频域全都有覆盖，代码也蛮清晰的，新手也能上手。 脉搏波的其实就是看心跳节奏、血管弹性这些东西。像是你想知道一个人血压变化快不快，或者有没有心律不齐，就有用。数据可以是CSV、Excel格式，导进去清洗下，画几个图，你就能看到波形里的一些小秘密。 比较有意思的是它还用到了频域，用傅里叶变换把脉搏波转换一下，能看到不同时频成分，挺像音乐里频谱那一套。如果你搞过音频，这块会觉得蛮亲切。

脉搏信号分析 1. 设计滤波器： 使用适合的滤波器去除脉搏信号中的噪声，实现噪声抑制和基线纠漂。 2. 时域分析： 进行波形特征检测，识别脉搏信号中的关键特征，如峰值和周期。 3. 功率谱分析： 对去噪后的脉搏信号进行功率谱分析。 计算信号的功率谱、功率谱峰值以及峰值频率，提供频域特征以辅助分析。 该步骤全面涵盖了脉搏信号的预处理、特征提取与频域分析，是脉搏信号处理的基础流程。

此程序可获取辐射图并绘制渐进波天线的电场和功率密度，使用天线的物理长度作为输入数据。

采集速度为20.48ms的压力数据，用于升级血压测量仪软件开发。

地质学本科毕业论文可能需要使用与地震勘探和MATLAB相关的资料。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

散射小波Matlab软件包可用于图像检索和分类。该软件包非常便捷，包含详细的使用说明，不仅提供源代码。

你要做的是两波合成？挺，MATLAB 代码帮你搞定。这段代码两波合成的基本操作，如果你正好需要进行波形叠加或信号，这段代码会比较适用。它的实现简洁，方便你快速上手，尤其是在做信号模拟时，直接应用就能看到效果哦。 对于相关的技术，像是平面波的模拟、小波变换或者 PSNR 的图像评估，MATLAB 中都有一些不错的代码可以参考。如果你需要更复杂的合成方法，比如小波神经网络或音频信号，也有现成的代码可以使用。 使用这类代码时，记得调整一些参数，确保最终结果符合你自己的需求。如果你在做类似的波形合成，可以先看看这个资源，实用又方便。

Matlab程序，包括基于BayesShrink和VisuShrink阈值的小波去噪方法的代码，已经过实际验证可靠。

利用 MATLAB 开发了斐波那契堆实现，适用于通用场景，特别是后续与 Dijkstra 算法集成。有关详情，请参阅 README.pdf。可使用命令 myHeap=cFibHeap 创建名为 myHeap 的堆。使用命令 myHeap.insert(num) 将键 (值) 插入堆中，其中 num 为要插入的键。命令 myHeap.findMin 返回最小键，命令 myHeap.extractMin 返回并删除最小键。可使用命令 myHeap.n 确定堆大小（节点总数）。目前仅支持插入、找最小值和提取最小值操作。未来版本将支持以下标准堆操作：合并堆、增大键和减小键。