语音端点检测的各种论文，包括MFCC、过零率、短时能量、小波以及谱熵等方法，对编写语音VAD算法有很大的帮助-Speech endpoint detection in a variety of papers, including MFCC, zero-crossing rate, short-term energy, wavelet and spectral entropy method, write voice VAD algorithm of great help

对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能

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这个有中文注释，看得明白，这是第二能量熵的matlab代码，包括轨道机动仿真、初轨计算。- The Chinese have a comment, understand it, This is the second energy entropy matlab code, Including orbital maneuvering simulation, initial orbit calculation.