基于MATLAB的图像处理的程序，文中实现了几种滤波算法，增加了图像的信噪比，提高了图像的清晰度。。

选择一段不含噪声的ECG纯净信号，手动在样本中叠加不同信噪比的高斯白噪声，模拟在不同噪声水平下的含噪ECG信号，使用SSA分析数据，用信噪比（SNR）、信噪比增益（SNRG）、根均方误差（RMSE）三指标衡量算法性能

这个简单的仿真展示了 FbLMS 算法在单通道反馈有源噪声控制系统中的实现。 此处，控制器生成“抗噪声”信号以在传感器位置产生破坏性干扰。 目标是最小化噪声残留。 FbLMS 不使用任何参考传感器。 相反，它使用线性预测器来生成参考信号。 因此，FbLMS 适用于降低窄带噪声。 与前馈系统类似，FbLMS 算法包括两个任务：“离线”识别位于执行器和传感器之间的次级传播路径； 和“在线”控制，其中控制器的参数被调整。 像往常一样，我只使用简单的编程技术和基本命令。 函数“ filter（）”可以用卷积例程替代，即y = h（k）* s（k）。 提供了系统的简要说明和逐行注释。

xgboost代码回归matlab “＃EEG_preprocessing”此存储库包含用于预处理EEG数据的Maltab和Python文件。 Matlab文件是进一步分析的预处理步骤。 预处理执行如下： 滤波（0.5 – 30 Hz）2.重新参考（通用平均参考）3.使用EEGLAB ICA插件计算ICA权重。 4.仅查找和选择用于干净数据的实际试验（针对整个数据集）5.使用-1到2秒之间的间隔。 6.为了拒绝人为因素，使用了SASICA。 7.消除数据趋势并消除线路噪声。 8.消除异常时期以上步骤是研究有关该主题和实验方法的现有论文的结果。 python文件是用于将EEG数据分类为从Kaggle数据库获取的抓取力数据的分析代码。 此处提供了数据集的描述：。 在分析中，我执行了数据的简单转换并应用了Microsoft的LightGbM算法。 该代码可用作将来在其他EEG数据集上使用的模板。 使用GrigSearch和Cross-Validation选择lightGBM参数。 与lightGBM一起使用了其他算法，例如逻辑回归，XGboost，SVM，但是lightGBM在速度（Top1

讨论了传统的LM S 在信号处理中的不足, 研究了小波变换自适应算法(WLM S)的滤波器结构 和实现, 并将其应用于主动噪声控制。仿真结果表明, 与传统的LM S 算法相比,WLM S 算法的收敛速度 和稳定性得到显著的提高。

RVO_Py_MAS 多智能体系统的互易速度障碍（RVO）的Python实现 @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}} 描述 该软件包包含一个即插即用的Python软件包，用于基于双向速度障碍（ ）和混合速度障碍（ ）的多智能体系统中的避免碰

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LNA介绍设计，射频电路，低噪声放大器，很好的学习资料。

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程序给出了在噪声条件下生成的QPSK信号。