Signal Denoising Using Translation Method to Mitigate Gibbs Phenomenon in MATLAB

经典相机标定程序代码基于matlab编程语言，采用Tsai方法进行相机的标定。

MATLAB Development - Using the GNewton Method to iterate a variable. The programme iterates given values of a function that intersects the x-axis.

要复制屏幕截图的结果，请运行：测试_WHMM。该脚本是参考文献[1]的实现，包括两部分：1. 一维信号去噪（9~11页） 2. 一维随机过程(RP)分类（第12页）。参考：[1] 使用隐马尔可夫模型的基于小波的统计信号处理：MS Crouse, RD Nowak, RG Baraniuk - IEEE信号处理交易，1998 - dsp.rice.edu。可在：http://scholarship.rice.edu/bitstream/handle/1911/19815/Cro1998Apr1Wavelet-Ba.PDF?sequence=1。确认：作者要感谢Justin Romberg教授的“hmt1d”工具箱和他对如何使用它的友好帮助。

四、如何确定大电流导线线宽 在确定大电流导线的线宽时，需根据实际电流负载和安全要求来进行计算。以下是一个详细的流程： 1. 计算电流密度 依据材料特性选择合适的电流密度，通常以A/mm²为单位。可参考不同材料的标准表格，确保选择满足导线温升和负载要求的电流密度。 2. 线宽计算 使用公式计算导线线宽： \[ W = \frac{I}{J} \] 其中：- I 为电流（A），根据电路需求设定；- J 为电流密度（A/mm²），可根据导线材质参考标准数据选取。 3. 使用MATLAB进行线宽计算 编写MATLAB代码，按照电流和电流密度的输入参数，自动计算并输出导线线宽。以下是示例代码： function W = calculate_wire_width(I, J) W = I / J; end 调用示例： I = 100; % 电流，单位为安培 J = 5; % 电流密度，单位为A/mm² W = calculate_wire_width(I, J); fprintf('所需的线宽为: %.2f mm\ ', W); 4. 校验与优化 实际设计中，需在计算后对导线线宽进行实际校验，确保能够满足温升和耐久性要求。建议进行仿真和物理测试，以验证线宽设计的合理性。 以上流程可通过MAAB规范进行MATLAB代码的标准化，以确保代码风格符合开发要求。

This resource demonstrates the use of Least Squares Method to fit a circle curve. The output includes the coordinates of the center and the radius of the fitted circle.

This program performs directional wave separation in a Discrete-Time Acoustic Pulse Reflectometry (APR) system, based on Louis et al.'s method (1993). The algorithm requires recordings from two microphones (pm1c and pm2c) positioned at axial intervals within the source tube. The microphone spacing (shift) represents the time samples needed for sound waves to travel between the two microphones. The outputs, pm2plus and pm2minus, represent forward and backward propagating waves at microphone 2 within the source tube. Key Reference: Louis, B.; Glass, G.; Kresen, B.; Fredberg, J. \"Airway Area by Acoustic Reflection: The Dual Microphone Technique,\" Journal of Biomechanical Engineering, 1993, 115, 278.

本示例展示了吉布斯采样的MATLAB代码，用于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的实现。代码主要涉及参数设置和迭代过程，确保有效性和准确性。请参考以下实现细节。

吉布斯采样 Matlab代码 - DynamicAuthorTopicModel: DynamicAuthorTopicModel 吉布斯采样是一种常用于生成式模型的马尔科夫链蒙特卡洛方法。在DynamicAuthorTopicModel中，吉布斯采样被用来进行主题建模，特别是在动态文本数据中。 以下是实现DynamicAuthorTopicModel的吉布斯采样的Matlab代码示例。 Matlab代码实现： % 示例代码: DynamicAuthorTopicModel % 定义模型参数和数据 K = 10; % 主题数 V = length(vocab); % 词汇表大小 T = length(documents); % 文档数 % 初始化参数 phi = rand(K, V); % 主题-词分布 theta = rand(T, K); % 文档-主题分布 % 进行吉布斯采样 for iter = 1:1000 for t = 1:T for w = 1:length(documents{t}) word = documents{t}(w); % 更新主题分配 % 计算条件概率并选择新主题 new_topic = ... end end end 该代码展示了如何使用吉布斯采样方法为DynamicAuthorTopicModel进行训练和推断。

第一章设计要求 1.1 基本要求 （1）理解 FIR数字低通滤波器 的作用及应用领域，掌握 布莱克曼窗函数 法设计 FIR 数字低通滤波器的原理，并实现其在 Matlab 仿真中的应用。 （2）掌握 Matlab 的编程方法。 （3）通过 脚本编程或 SIMULINK 实现 FIR 数字 LPF；使用布莱克曼窗函数；参数设置为 M=11, n=[0:1:M-1]，Wc=0.2*pi。 （4）完成课程设计报告。 1.2 提高要求 （1）实现 Wc 和 M 可变的布莱克曼窗。 （2）使用设计出的滤波器，对声音信号加噪声后进行滤波，对比 滤波前后信号，并分别在时域和频域进行分析。