基于机器学习的信号去噪方法代码举例

以下是一个基于机器学习的信号去噪的 Matlab 代码示例：

% 加载数据
load('noisy_signal.mat');

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * length(noisy_signal));
train_set = noisy_signal(1:train_size);
test_set = noisy_signal(train_size+1:end);

% 创建训练集和测试集的数据矩阵
window_size = 10;
train_data = zeros(train_size - window_size + 1, window_size);
for i = 1:train_size - window_size + 1
    train_data(i,:) = train_set(i:i+window_size-1);
end
test_data = zeros(length(test_set) - window_size + 1, window_size);
for i = 1:length(test_set) - window_size + 1
    test_data(i,:) = test_set(i:i+window_size-1);
end

% 构建自编码器模型
hidden_size = 5;
autoencoder = trainAutoencoder(train_data', hidden_size);

% 对测试集进行去噪
denoised_test_data = predict(autoencoder, test_data');

% 绘制去噪前后的信号对比图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(test_set);
title('Noisy Signal');
subplot(2,1,2);
plot(denoised_test_data');
title('Denoised Signal');

这是一个基于自编码器的信号去噪方法，代码中加载了一个名为 `noisy_signal.mat` 的信号文件，并将其划分为训练集和测试集。然后将训练集和测试集的数据分别放入一个数据矩阵中，用于训练自编码器模型和对测试集进行去噪。最后绘制去噪前后的信号对比图。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上基于机器学习的信号去噪方法还有很多种，具体选择哪种方法需要根据具体情况进行选择。