HP 8970噪声系数仪表控制与MATLAB集成

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。

Matlab研究室上传的所有视频均配有完整代码，可直接运行，适合初学者。具体内容包括： 代码结构：代码压缩包中包含主函数 main.m 和多个调用函数；无需手动生成结果图，程序自动完成。 代码运行版本：建议使用Matlab 2019b。若遇到运行问题，根据提示修正，或私信作者获取帮助。 运行步骤： 步骤一：将所有文件放入Matlab的当前文件夹中 步骤二：双击打开main.m文件 步骤三：点击“运行”，等待程序完成，即可获得仿真结果 仿真咨询：如需其他服务，可联系作者或扫码添加QQ名片： 获取完整代码 协助期刊复现 定制Matlab程序 科研合作机会

这个功能是一个简单的Matlab包装器，用于运行TortoiseSVN。由于Windows Matlab不直接支持SVN，这种方法允许从Matlab内部控制svn。它并非用来替代Matlab的版本控制，而是为了方便执行结账、提交和添加等最常用的SVN操作。创建新的包装器也非常简单。例如：svn checkout [TortoiseSVN对话框]编辑newfile.m [M文件编辑器] svn添加新文件.m svn commit [TortoiseSVN对话框]

Matlab开发：改进的递归速度及输出上的噪声控制。这项工作专注于扩展递归最小二乘法，提高计算速度并有效控制输出噪声。

黄斌联系电话：188-****-0703，电子邮箱：Github，毕业学校/年份：广东工业大学/2016，GPA：3.67/4。求职意向包括推荐系统、数据挖掘或机器学习相关岗位。广东工业大学在读研究生，专注于推荐系统、数据挖掘和机器学习研究。积极参与开源项目并在Github分享代码，善于参加数据挖掘比赛并取得多项荣誉：2013年美国大学生数学建模竞赛二等奖（国际赛）、2015年阿里移动推荐算法竞赛排名第37/7186、2014年“云上贵州”智能交通大数据竞赛排名第55/3743、2014年阿里巴巴大数据竞赛排名第73/7276、2011年全国大学生数学建模竞赛广东赛区一等奖（国赛）。研究成果包括《基于级联过滤的多模型融合的推荐方法》（第一作者，小型微型计算机）。

这个Matlab函数目前提供：1) 信号时域绘图和功率谱密度；2) 显示A-或C-加权前后的平均PSD及输出噪声。为了解释其功能，文中还包括了两个示例。代码基于理论来源：[1]运放噪声技术和技巧，[2]声学测量加权网络设计，[3]电声声级计规范，[4]IEC 61672-1:2002。

这套Matlab函数工具箱可以生成四种类型的彩色噪声： 粉红噪声（闪烁噪声）：功率谱密度斜率为-3 dB/oct. 或 -10 dB/dec. 红噪声（布朗噪声）：功率谱密度斜率为-6 dB/oct. 或 -20 dB/dec. 蓝噪声：功率谱密度斜率为+3 dB/oct. 或 +10 dB/dec. 紫罗兰噪声：功率谱密度斜率为+6 dB/oct. 或 +20 dB/dec. 每个函数都提供了输入和输出参数说明，并附带使用示例，帮助用户快速上手。生成的噪声信号均值为零，标准差为一。 该工具箱基于以下文献中的理论方法开发： H. Zhivomirov. A Method for Colored Noise Generation. Romanian Journal of Acoustics and Vibration, ISSN: 1584-7284, Vol. XV, No. 1, pp. 14-19, 2018. (http://rjav.sra.ro)

一个通用的仪器仪表管理系统是为了有效管理企业的仪器仪表而设计的应用系统。该系统能够录入新的仪器仪表信息，管理借出、归还和维修记录，并提供各种查询和统计功能，以提高管理效率和满足企业需求。本课题开发一款小型通用的管理系统，并编写规范的设计说明书以反映设计过程和成果。

在本项目中，我们实现了Matlab的图像处理功能，主要包括以下几个方面： 图像读入：使用Matlab的imread函数读取图像数据。 添加噪声：通过imnoise函数实现常见噪声的添加，包括椒盐噪声、Gaussian噪声等。 低通滤波：利用低通滤波器（如均值滤波器）对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。 高通滤波：通过高通滤波器，去除图像的低频部分，突出图像的边缘信息。 这些功能可以有效地改善图像质量并提取重要特征。