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信号处理除去加性噪音的一个方法

信号处理除去加性噪音的一个方法


原理：在信号采集时，经常有工业噪音的干扰，比如打桩机引起的震动等，这里噪音一般为高频分量，可以利用傅里叶变换，在巴特沃斯低通滤波器下进行滤波处理，并且需要设置相应的通带截止频率和阻带截止频率。
下图为对信号处理后及处理前的频域和时域分布 信号处理除去加性噪音的一个方法_第1张图片下面为matlab仿真代码
a = xlsread(‘C:\Users\legion\Documents\Tencent Files\949800083\FileRecv\MobileFile\incX_1.xlsx’,‘sheet2’);
y = a( 394:end,4);
fs =1000;
t = 1/fs;
l = 42484;
t = ( 0:l-1) t;
Y = fft(y,l);
n = 0:l-1;
k = nfs/l;
subplot(324);
plot(k,abs(Y)/5)
title(‘原频率信号’);
axis([0,5,0,20]);
wp = 2.1/fs;
ws = 6/fs;
[n,wn] = buttord(wp,ws,1,50);
[a,b] = butter(n,wn);
[h,f] = freqz(a,b,‘whole’,fs);
f = (0:length(f)-1)’*fs/length(f);
subplot(325);
plot(f(1:length(f)/2),abs(h(1:length(f)/2)));
title(‘滤波器’);
axis([0,10,0,10]);
sf = filter(a,b,y);
subplot(321);
plot(t,sf);
title(‘滤波后信号’);
subplot(322);
plot(t,y);
title(‘原信号’);
SF = fft(sf);
subplot(323);
plot((1:length(SF)/2) fs/length(SF),2abs(SF(1:length(SF)/2))/length(SF));
title(‘滤波后频率信号’);
axis([0,1,0,1]);

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    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
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