基于ELM 的降噪器设计即为根据历史时刻及当前时刻的含噪声信号估计当前时刻信号的回归问题，设计的ELM器输入取当前时刻噪声信号及前7个时刻的历史信号，即时间序列yi-7,yi-6…… y;,输出即为当前时刻信号估计值y的matlab代码

以下是一个基于 ELM 的降噪器设计的示例代码，使用 Matlab 实现：

% 导入含噪声的时间序列数据
data = load('noisy_time_series_data.txt');
y_noisy = data(:, 1);  % 含噪声的时间序列数据
u = data(:, 2:end);  % 输入变量，包括历史时刻的信号

% ELM 模型参数设置
input_size = 8;  % 输入变量的数量，包括当前时刻的噪声信号和前7个时刻的历史信号
hidden_size = 20;  % 隐层节点数
output_size = 1;  % 输出变量的数量
activation_func = 'sig';  % 激活函数选择 sigmoid 函数

% 构建 ELM 模型
input_weights = rand(hidden_size, input_size) * 2 - 1;
hidden_weights = rand(hidden_size, output_size) * 2 - 1;
bias = rand(hidden_size, 1) * 2 - 1;
hidden_layer_output = feval(activation_func, input_weights * u' + repmat(bias, 1, length(y_noisy)));
output_weights = pinv(hidden_layer_output') * y_noisy;

% 使用训练好的 ELM 模型进行降噪处理
y_denoised = zeros(size(y_noisy));
for i = input_size+1:length(y_noisy)
    u_i = u(i-input_size:i-1);
    y_denoised(i) = feval(activation_func, input_weights * u_i' + bias)' * output_weights;
end

% 绘制降噪结果和原始含噪声信号的对比图
figure;
plot(y_noisy, 'b');
hold on;
plot(y_denoised, 'r');
legend('含噪声信号', '降噪后的信号');

以上代码中，首先将含噪声的时间序列数据导入 Matlab 中，并设置 ELM 模型的参数，包括输入变量数量、隐层节点数、输出变量数量和激活函数等。接着，使用含噪声的数据对 ELM 模型进行训练，并使用训练好的模型对数据进行降噪处理。最后，绘制降噪结果和原始含噪声信号的对比图，以便直观地观察降噪效果。