小波多变量降噪代码

以下是一个基于小波变换的多变量降噪的 Python 代码示例：

import pywt
import numpy as np

# 生成多变量信号
signal = np.random.rand(4, 100)

# 小波变换
coeffs = pywt.wavedecn(signal, 'db1')

# 求取噪声阈值
sigma = np.median(np.abs(coeffs[1]['aaa'])) / 0.6745

# 软阈值去噪
for i in range(1, len(coeffs)):
    for j in range(len(coeffs[i])):
        coeffs[i][j] = pywt.threshold(coeffs[i][j], sigma)

# 重构信号
denoised_signal = pywt.waverecn(coeffs, 'db1')

该代码使用了 PyWavelets 库，首先生成了一个随机的 4 个通道，每个通道长度为 100 的信号。然后对信号进行小波变换，求取噪声阈值（使用中位数绝对偏差除以0.6745的方法），最后进行软阈值去噪，再通过小波逆变换重构信号。

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小波多变量降噪matlab代码

以下是一个基于小波变换的多变量降噪的 Matlab 代码示例：

% 生成多变量信号
signal = randn(4, 100);

% 小波变换
[coeffs, ~, ~] = wavedec2(signal, 1, 'db1');

% 求取噪声阈值
sigma = median(abs(coeffs)) / 0.6745;

% 软阈值去噪
for i = 1:length(coeffs)
    coeffs(i, :) = wthresh(coeffs(i, :), 's', sigma);
end

% 重构信号
denoised_signal = waverec2(coeffs, [], 'db1');

该代码使用了 Matlab 自带的小波变换函数 wavedec2 和 waverec2，首先生成了一个随机的 4 个通道，每个通道长度为 100 的信号。然后对信号进行小波变换，求取噪声阈值（使用中位数绝对偏差除以0.6745的方法），最后进行软阈值去噪，再通过小波逆变换重构信号。

多变量的最小二乘辨识的MATLAB代码

以下是一个简单的多变量最小二乘辨识的MATLAB代码示例：

% 假设有两个输入变量和一个输出变量
u1 = randn(100,1);
u2 = randn(100,1);
y = 2*u1 + 3*u2 + randn(100,1);

% 构建数据矩阵
U = [u1 u2];
Y = y;

% 计算回归系数
theta = inv(U'*U)*U'*Y;

% 打印结果
disp(['回归系数: ' num2str(theta')]);

在这个例子中，我们使用随机生成的两个输入变量`u1`和`u2`以及一个输出变量`y`。我们将输入和输出数据组合成数据矩阵`U`和`Y`，然后使用最小二乘方法计算回归系数`theta`。最后我们打印出回归系数的值。需要注意的是，在实际应用中，我们需要更大的样本量和更复杂的模型来进行最小二乘辨识。