噪声分析

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。

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。

MATLAB语音处理的相关信息。

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)

这个repo包含了我们两篇论文的MATLAB代码：1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提出的基于矩阵zonotope的数据驱动可达性分析，发表于第三届年度动态和控制学习会议；2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提交给IEEE Transactions on Automatic Control 的基于噪声数据的数据驱动可达性分析。考虑到系统模型未知，我们专注于从噪声数据进行可达性分析，这是先进可达性分析方法的重要应用。我们引入了矩阵zonotope和约束矩阵zonotope两种集合表示方法，以应对系统复杂性和数据获取的挑战。详细内容请参见examples-basic文件夹和examples-cmz文件夹。下图概述了我们研究的主要思路。

MMS​​E（最小均方误差）方法是一种基于统计分析的噪声去除方法，通过抑制白噪声来提高信噪比，广泛应用于语音增强领域。

在Matlab中，导入wav音频，叠加正态分布白噪声，利用IIR、FIR滤波器进行噪声消除。

此文件说明系统响应如何随ω和j的微小变化而改变。

peppernoise是一个用于在图像中添加椒盐噪声的工具，编译后的可执行文件需要指定参数才能运行。

matlab关于添加白噪声的处理方法。大家可以下载后自己观看并学习。