周期信号

从白噪声里提周期信号，用自适应滤波器搞定就挺省心的。尤其是 LMS 算法，简单又实用，代码也不复杂，用 MATLAB 一跑就出效果。像那种被高斯白噪声污染的正弦信号，分分钟能滤出来。延迟设个D=50，收敛因子u可以试下 0.001 和 0.02，效果不一样。误差信号一画，滤波效果立马就能看出来。信号是s=sin(2*pi*t/10)，周期 10，t从 0 跑到 400，高斯白噪声用awgn函数加，噪声设成 15dB 比较常见。LMS 就是通过更新权重w，不断把误差e(n)压下去。预测值y(n)和真实值一比，有没有收敛一眼就看出来。你也可以拿它来搞干扰对消，比如正弦形式的窄带干扰，同样加高斯噪声

这是一项针对学生的培训，利用Simulink的新模块库将斜坡周期输入信号引入到心脏病学中的正弦弛豫振荡器VI1。

本资源提供了MATLAB代码，用于周期信号的傅里叶级数分析，帮助学习者理解傅里叶级数的计算和应用。代码内容适用于教学和学习参考，特别适合需要掌握傅里叶变换和周期信号分析的学生和工程师。

Matlab开发：应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。

这些功能允许用户将整个驱动周期内数千个机器操作点替换为更少的代表点。在优化机器或分析不同轧制循环性能时，这对于极大地加速过程至关重要。此外，工具箱还提供了详细的用户手册和测试脚本。

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

Jupyter 的 Matlab 单摆周期程序，挺适合入门级和数据可视化初学者玩一玩。不是那种枯燥的纯代码，而是图文结合，有点像边看边动手的教程。你直接把地址扔进 nbviewer 就能打开，响应也快，阅读体验不错。 可视化的代码写得蛮清晰，像plot、linspace这些基础函数用得顺手，适合刚上手Matlab的你研究一下怎么从模型到图像完整跑通。嗯，周期公式的实现也有注释，读起来不费劲。 除了单摆的周期推导，还有点数据可视化的小彩蛋，和Matplotlib或pyecharts那种效果不一样，但逻辑上是共通的。你要是后面想切换到Python，这个也算一个打基础的不错起点。 哦对了，上传链接时

无噪音的录音机信号。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

能耗数据的五年采集记录，周期还挺细的，15 分钟一条，数据量扎实。12 月份的整月数据已经整理好了，你直接能在addtagdata.txt里看到类似MT_001:0;MT_002:5这样的键值对。原始日志放在data.log，有点杂，但灵活性高，你想啥自己拉数据就行。 文件格式还挺人性化的，起来蛮顺手的，用Pandas做个数据透视表、折线图啥的也方便。其实要你想把这些做个 MySQL 存储，再定期，也是没啥压力。 我还顺手翻了几个周边资料，像是MySQL的快速入门，还有R 语言、MATLAB那边做采样周期的内容，基本能搭配着来，节省不少时间。 数据过程中记得对异常点做下，比如后面几条MT_37