基于TMP算法、S3PM算法、OTA算法、SAXA算法实现信号检测系统中四种噪声背景归一化附MATLAB代码
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⛄ 内容介绍
对于信号检测系统中的四种噪声背景归一化，可以结合TMP算法、S3PM算法、OTA算法和SAXA算法实现。具体实现步骤如下：
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TMP算法：TMP算法主要用于处理非平稳信号。该算法将信号分解成多个子带，然后对每个子带进行归一化处理。具体实现时，可以使用小波变换将信号分解成多个子带，然后对每个子带进行均方根归一化。
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S3PM算法：S3PM算法是一种基于统计模型的信号归一化方法。该算法利用统计模型对信号进行建模，并通过计算信号与模型之间的距离来实现归一化。具体实现时，可以使用高斯混合模型对信号进行建模，然后通过计算信号与模型之间的马氏距离来实现归一化。
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OTA算法：OTA算法是一种基于时间对齐的信号归一化方法。该算法通过对信号进行时间对齐，然后对齐后的信号进行归一化。具体实现时，可以使用互相关函数对信号进行时间对齐，然后对齐后的信号进行均值方差归一化。
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SAXA算法：SAXA算法是一种基于符号序列的信号归一化方法。该算法将信号转换成一个符号序列，并通过对符号序列进行归一化来实现信号归一化。具体实现时，可以使用SAX算法将信号转换成符号序列，然后对符号序列进行归一化。
综上所述，可以结合TMP算法、S3PM算法、OTA算法和SAXA算法来实现信号检测系统中的四种噪声背景归一化。具体实现时，需要根据实际情况选择合适的算法组合，并对算法进行优化和调整，以达到最优的归一化效果。
⛄ 部分代码
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Fs=1000;%采样频率
f1=100;f2=125;f3=150;
N=1024;%1024点序列
n=0:N-1;
t=n/Fs;%采用的时间序列
x=3*cos(2*pi*f1*t)+4*cos(2*pi*f2*t)+5*cos(2*pi*f3*t)+3*randn(size(n));
X=fft(x,N);
X=sqrt(abs(X.^2));
M=12;K=2*M+1;
X_wk=zeros(N,K);%形成1024行k列的矩阵
C=2;
%得到1024个频域采样点的数据集Ωk所对应的数据值
for k=1:N
if(k<=M)
X_wk(k,:)=[zeros(1,M+1-k),X(1:k+M)];
else if((M<k)&&(k<N-M))
X_wk(k,:)=X(k-M:k+M);
else if(k>=N-M)
X_wk(k,:)=[X(k-M:k),zeros(1,M)];
end
end
end
end
%TMP算法
sum1=sum(X_wk(:,1:K),2);
aver_Xk=zeros(N,1);
T=zeros(N,1);
Yk1=X_wk;
for k=1:N
aver_Xk(k)=sum1(k)/K;
T(k)=(1+(C*(4/pi-1)^0.5)/sqrt(M)).*aver_Xk(k);%求剪切阈值
for i=1:K
if(X_wk(k,i)<T(k))
Yk1(k,i)=X_wk(k,i);
else
⛄ 运行结果