Вашему вниманию предлагается новое видео по основам ЦОС: статистическая обработка сигнала, корреляционная функция, приближение сигнала функцией.
В данном видео мы узнаем о статистических характеристиках сигналов и рассмотрим техники статистического анализа и обработки. Мы рассмотрим задачи выделения постоянной составляющей и поиска локальных экстремумов в сигнале.
Ролик продолжает серию видео, рассказывающих об основах ЦОС. Простота изложения, демонстрация простых примеров и объяснение базовых принципов делают тему доступной даже для новичков в ЦОС, а для опытных практиков помогает взглянуть на привычные вещи через новую призму.
Скрипты:
EGCAnalysis
В этом скрипте мы выделяем QRS-комплекс из зашумлённого сигнала ЭКГ с изменяющейся постоянной составляющей. Скачать скрипт https://matlab.ru//publications/ECGAnalysis.mlx
Скачать скрипт noisyecg https://matlab.ru//publications/noisyecg.mat
Данное видео посвящено рассмотрению взаимно-корреляционной функции и автокорреляционной функции, а также методам корреляционного анализа.
Ролик продолжает серию видео, рассказывающих об основах ЦОС. Простота изложения, демонстрация простых примеров и объяснение базовых принципов делают тему доступной даже для новичков в ЦОС, а для опытных практиков помогает взглянуть на привычные вещи через новую призму.
Скрипты:
XCorrelation
Этот скрипт демонстрирует возможности корреляционной обработки при выделении фрагмента из сигнала на фоне шумов. Скачать скрипт https://matlab.ru//publications/XCorrelation.mlx
Скачать скрипт Ring https://matlab.ru//publications/Ring.mat
В этом видео мы кратко очерчиваем задачу приближения сигнала аналитической функцией, и знакомимся с приложением Curve Fitting, используемого для решения этой задачи.
Ролик продолжает серию видео, рассказывающих об основах ЦОС. Простота изложения, демонстрация простых примеров и объяснение базовых принципов делают тему доступной даже для новичков в ЦОС, а для опытных практиков помогает взглянуть на привычные вещи через новую призму.
Скрипты:
Скачать скрипт https://matlab.ru//publications/fitdata.mat