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时间：2020-09-14
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1、匹配相减算法及其应用报告内容匹配相减算法概述模型试验匹配相减去噪1.线性噪音2.多次波匹配相减算法概述匹配滤波器设计1.单道匹配相减2.常规多道匹配相减3.伪多道匹配相减4.扩展的多道匹配相减算法模式识别基于盲信号分离的独立分量分析单道/多道匹配滤波器的目标函数匹配滤波器N=1，单道匹配滤波器N>1，常规多道匹配滤波器（扩展的）伪多道匹配滤波器共轭梯度法解方程组简单模型信号交叉模型PrimaryNoise噪音信号伪多道模型去噪结果及分析SignalwithnoiseSignalafterdenoise(n
2、oisemodelf=40Hz)Signalafterdenoise(noisemodelf=60Hz)Signalafterdenoise(noisemodelf=20Hz)如何构建新的基函数？不同频段数据作为基函数？F/Hz1噪音信号fpeak=60基函数f=0:20基函数f=15:35基函数f=45:65基函数f=30:50基函数f=60:80_不同频段数据作为基函数效果得不到保证目标函数的改进引进L1范数L1范数和L2范数的联合基函数分析频率幅值相位有效波+噪音频率(fs)预测的噪音频率（fn）F
3、sfn；构造高频基函数；高频重建？注意频率所指：子波频率？数据频率？平移基函数构造平移步长可调整........子波置换的目标函数可行性：在一段时窗内，可近似认为子波波形不变化Wp:子波变换频谱Wm:噪音数据中子波频谱。实现步骤1.对噪音数据中子波进行傅里叶变换，2.尺度变换3.频移4.傅里叶反变换得到变换后的子波Thankyou!
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