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Power-Spectrum--simulation-in-Matlab
- 功率谱估计 经典的功率谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零，相当于数据加窗。经典功率谱估计方法分为：相关函数法、周期图法以及改进的周期图估计法即平均周期法和平滑周期图法； 1相关函数法 2周期图法 3平均周期图法和平滑平均周期图法-Power spectrum estimation is the classical power spectrum estimation of work zone data assumed to be zero outside the known
LabVIEW-data-acquisition-system
- 基于LabVIEW的多通道数据采集系统的设计,江苏科技大学硕士毕业论文。全文分为2部分第一部分数据采集硬件的设计中，采用DSP 作为采集卡的CPU，利用USB 接口实现了采集卡与PC 机的通信，整个外围逻辑时序部分用CPLD 控制。第二部分数据管理与分析，作者利用LabVIEW 编写了基于Windows XP的上位机应用程序以及上位机与采集卡之间的通信程序；利用LabSQL 工具包建立了ACCESS 数据库，实现对采集到的数据的存储，并可以查询历史数据。同时系统可以生成报表以及可以对所需要的数据
wapi
- 告别 ifr a me 和 Js调用的天气预报，这些天气预报插件大部分都有外连接，或者弹窗程序，调用速度也比较慢，样式也是由他们定制的，也许和您的网站外观很不匹配。 API天气预报插件的优点 1.使用专业api接口，获取数据快，可直接获取三天。 2.每次打开调用页面的时候并不获取天气信息，所以天气插件不会影响到您网站的速度。 3.每10--30分钟在net后台自动获取天气信息一次，不存在手动更新，很方便。 4.没有任何外连接。完全展示大站风采。
VCDemo
- 数据采集并显示的C++实例，将采集到的数据实时显示在编辑窗口中，直观明了-Data acquisition and display of C++ example, the data will be collected in real-time display in the edit window, intuitive and clear
fre_domain
- 通过blackman窗进行数据截断后，进行频域去窄带干扰，通过仿真验证正确-Blackman window through the data truncation, the frequency domain to narrowband interference, the right is verified by simulation
ISAR
- ：近距离目标超高分辨率微波成像技术在安全检测、非破坏性控制、生物医学等领域中有着非常重要的应用 价值和广阔的应用前景。该文利用基于窄脉冲形式的超宽带时域雷达系统研究近距离目标的高分辨率ISAR成像， 给出了仿真和实测结果。利用转台旋转目标，基于超宽带脉冲源和超宽带收发天线以及高性能取样示波器，配以同 步触发脉冲和自行研发的数据采集软件，搭建了该时域雷达实验系统，提出了准确获取目标回波信息的实验条件， 和实现回波延时精确校正的误差补偿方法。并针对采样时间窗内的杂波干扰，讨论了时域后
parzenmoshishibie
- 用parzen来计算所选的数据的概率密度函数，所选的窗函数是方窗，最后基于最小错误率的贝叶斯进行分类-With parzen selected data to calculate the probability density function, the selected window function is the side window, and finally the smallest error rate based on Bayesian classification
featureOfDWT
- Discrete Wavelet Transform，[1]离散小波变换是指在特定子集上采取缩放和平移的小波变换，是一种兼具时域和频域多分辨率能力的信号分析工具。此变换运用可以缩放平移的小波代替固定的窗进行计算分析，主要应用于信号编码和数据压缩-Discrete Wavelet Transform, [1] the discrete wavelet transform is adopted in a specific subset of the zoom and pan on the wavel
sample8
- labwindows cvi 滤波 加窗等数据处理，希望对大家有帮助-labwindows cvi
untitled1028
- fft界面分析 能够实现海明窗，汉宁窗，平顶窗等分析数据数据 用matlab gui 界面实现-fft study
untitled1028m
- 界面的m 文件 matlab gui 界面分析数据 fft快速傅里叶变换程序 有很多窗函数供选择 -fft matlab gui
Modified-periodogram
- (2). 采用汉明窗，分段长度L=32，用修正的周期图法进行谱估计，并分析数据长度N，分段长度M对谱估计结果的影响。-(2) using Hamming window, segment length L = 32, the modified periodogram method of spectral estimation and analysis of data length N, the length M of the sub-spectrum estimation results.
fxp5einew
- 火灾报警显示盘是一种用单片机设计开发的可以安装在楼层或独立防火区内的数字式火灾报警显示装火灾报警显示盘置。它通过总线与火灾报警控制器相连，处理并显示控制器传送过来的数据。当建筑物内发生火灾后，消防控制中心的火灾报警控制器产生报警，同时把报警信号传输到失火区域的火灾报警显示盘上，火灾报警显示盘将产生报警的探测器编号及相关信息显示出来同时发出声光报警信号，以通知失火区域的人员，火灾报警显示盘设有8位报警信息显示窗，可将报警探测器的编码号显示出来，满足大范围的报警显示要求。当用一台报警控制器同时监控
T-HOMEWORK
- 用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。-Use Parzen Wi
gonglvpu
- 函数fft1用经典方法计算信号的功率谱；hanshu.m中用welch方法计算功率谱，并选择不同的窗函数进行了对比；yali.m中用music法对接触压力数据进行功率谱分析-Calculated using the classical method function fft1 power spectrum of the signal hanshu.m using the welch methods calculate the power spectrum, and select a diffe
calcultor
- /*6. 模拟计算器程序 问题描述 设计一个程序来模拟一个简单的手持计算器。程序支持算术运算+、-、*、/、=、以及Ｃ（清除）、A（全清除）操作。 基本要求 程序运行时，显示一个窗口，等待用户输入，用户可以从键盘输入要计算的表达式，输入的表达式显示在窗口中，用户键入 = 符号后，窗口显示出结果。 测试数据 程序输入不少于5种不同的表达式进行测试。 实现提示 可定义一个计算器类，该类包括两个组件对象，一个计算引擎和一个用户接口，用户接口对象处理接受的键盘输入信息，并
Excel_read_data_20110816
- 读取EXCEL表单中的一列数据，并显示在窗口中-Read an EXCEL form data, and displayed in the window
rs485
- * 1.请使用串口调试助手（Baud 4800、数据位8、停止位1、效验位无）做为上位机(发送)数据和(接受)数据， * 请在字符串输入框中输入字符和数字(HEX),按发送按钮。观看接受窗显示情况.也可以用自动循环发送。-* 1. Use serial debugging assistant (Baud 4800, 8 data bits, 1 stop bit, no efficacy bit) as the host computer (send) data and (accept) d
443423cdsd
- 提出了一种基于灰度图像的二维中值滤波算法。该算法每次只考虑滑动窗中移入的新数据,并充分利用了相 邻象素间的相关信息,避免了传统算法因排序所需的大量数据比较。该算法比较次数仅与窗口行或列尺寸有关,比传统方法 在处理速度上有较大提高-2D median filtering algorithm based on gray-scale images. The algorithm is time to consider a sliding window to move the new data,
haimingchuang
- 海明窗 语音信号一般在10ms到30ms之间，我们可以把它看成是平稳的。为了处理语音信号，我们要对语音信号进行加窗，也就是一次仅处理窗中的数据。因为实际的语音信号是很长的，我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据，进行分析，然后再取下一段数据，再进行分析。 -Hamming window voice signal is generally between 10ms to 30ms, we can see it as is stationary. To h