# data[].attributes.attachment_link.readable_text
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def KCNR(signal, noise):
    correlation_matrix = np.corrcoef(signal, noise)
    correlation_coefficient = correlation_matrix[0, 1]
    reduced_noise_signal = signal - correlation_coefficient * noise
    return reduced_noise_signal
# T���o t��n hi���u g���c v�� th��m ti���ng ���n
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t)  # T��n hi���u s��ng sine 5Hz
noise = 0.5 * np.random.randn(1000)  # Nhi���u Gaussian

# K���t h���p t��n hi���u g���c v�� ti���ng ���n
noisy_signal = signal + noise

# ��p d���ng KCNR ����� gi���m ti���ng ���n
reduced_signal = KCNR(noisy_signal, noise)

# Hi���n th��� t��n hi���u g���c, ti���ng ���n v�� t��n hi���u ���� gi���m ti���ng ���n
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(4, 1, 1)
plt.title('T��n hi���u g���c')
plt.plot(t, signal)

plt.subplot(4, 1, 2)
plt.title('T��n hi���u g���c + Ti���ng ���n')
plt.plot(t, noisy_signal)

plt.subplot(4, 1, 3)
plt.title('Ti���ng ���n')
plt.plot(t, noise)

plt.subplot(4, 1, 4)
plt.title('T��n hi���u ���� gi���m ti���ng ���n b���ng KCNR')
plt.plot(t, reduced_signal)

plt.tight_layout()
plt.show()

# data[].attributes.body
Nghiên cứu tìm hiểu code và viết code : Nguyễn Hồng Đăng Khoa, Đặng Bảo Mạnh

Dịch tài liệu tiếng anh , chỉnh from : Văn Hoàng Nhật

Thiết kế Poster : Nguyễn Họp

Tìm hiểu nội dung : Nguyễn Quang Hải