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wigner
- 实现了计算信号的wigner分布的功能函数，用于时频信号分析-Achieve a calculated signal wigner distribution function functions for time-frequency signal analysis
xiaobofenjie
- matlab小波分解信号的几个源程序，包括小波分解，时频转换一级功率谱分析-Matlab wavelet decomposition of the signal source program, including several wavelet decomposition, time-frequency transition level 1 power spectrum analysis
program
- 语音信号时域频域分析（白噪声与高斯噪声的去噪）-Speech signal time-domain frequency domain analysis (white noise and Gaussian noise denoising)
P8_5_2
- 宽带信号的谱分析，信号分析主要包括时域分析和频域分析. 谱分析就是频域分析,谱就是指频谱,也就是在频域里分析信号有哪些规律,用的数学工具就是付立叶变换.-The spectral analysis of broadband signals
Harmonic-Wavelet-Analysis
- 首先给出了谐波小波时频剖面图检测含噪声信号的微弱奇异成分的方法 然后运用谐波小波时频剖面图方 法分析了碰摩故障仿真信号 最后利用该方法对多个实际汽轮机组动静碰摩故障的真实振动信号进行了分析研 究。结果表明, 谐波小波能够得到其它信号分析方法无法得到的特征, 有效识别机组的碰摩故障。-Harmonic wavelet time frequency profile plot is introduced firstly in practice to identify weak
Machinery-Diagnosis
- 子波分析是一种日益获得广泛应用的信号处理新技 术, 具有良好的时-频局部化特性, 尤其适用于时变及非平 稳信号。本文简述了子波函数与子波展开的基本概念, 利用 展缩子波和调和子波将信号及信号均方值进行时-频两维 分布。最后采用了三种子波分析方法对轴承故障进行诊断, 即使对现有各种方法尚难以诊断的滚动体故障, 也能获得 满意的结果, 说明子波分析的确为机械故障诊断提供了强 有力的分析手段。-Wavelet a nalysis, as a new technique of
matlab_shuziyuyin
- 本次课程设计主要介绍了语音信号的录制、语音信号的采集与分析、语音信号的采样、语音信号的频谱分析、加噪后的频谱分析、滤波器的设计以及对于语音信号的回放等知识。通过 Cool Edit录制一段语音信号，运用MATLAB对其进行时域与频域分析，然后设计滤波器加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后始于波形或频谱的变化，最后实现对于语音的回放设计。-Digital voice processing filter design
communication-analysis
- 通讯原理，信号频域与时域分析，主要是信号的信号频域特性和信号时域特性。 -Communication theory, signal frequency and time domain analysis, the main signal frequency-domain characteristics of the signal and signal time-domain special Sex.
Automatic-control--design
- 一个典型闭环控制系统的组成是很复杂的。通常都由给定系统输入量的给定元件、产生偏差信号的比较元件、对偏差信号进行放大的放大元件、直接对被控对象起作用的执行元件、对系统进行补偿的校正元件及检测被控对象的测量元件等典型环节组成。而控制系统设计则是根据生产工艺的要求确定完成工作的必要的组成控制系统的环节，确定环节的参数、确定控制方式、对所设计的系统进行仿真、校正使其符合设计要求。同时根据生产工艺对系统的稳、快、准等具体指标选择合适的控制元件。自动控制原理的时域分析法，根轨迹法，频域分析法，以及各种补偿（
wavelet_analysis
- 通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节-wavelet analysis
rev3
- 海豚声纳信号的脉冲分解及特征分析.提出一种海豚声纳目标探测脉冲串信号的脉冲分解方法,在此基础上对海豚声纳脉冲信号的特征进行了分析,其中包括脉冲宽度、脉冲间隔以及脉冲的时间分辨率和频率分辨率,并采用耳蜗滤波对海豚声纳脉冲串信号的时频特征进行了分析。分析结果表明,探测目标的过程中,根据目标距离的不同,海豚会自适应调节脉冲信号的发射频率和信号形式。 -Dolphin sonar signal pulse decomposition and characteristics of proposed bur
yy1
- 利用小波分解分析信号的时频特性 包含但尺度小波分解和多尺度小波分解-When using wavelet decomposition analysis signal frequency characteristics include scale wavelet decomposition and multi-scale wavelet decomposition
Time-frequency-atom-
- 时频原子分解算法利用冗余特性分解成多个时频原子库来进行信号特征的处理分析-Time-frequency atom decomposition algorithm using redundant features broken down into processing and analysis the multiple frequency atoms library to signal characteristics
wavelet
- 小波分析是一个强有力的统计工具，最早使用在信号处理与分析领域中，通过对声音、图像、地震等信号进行降噪、重建、提取，从而确定不同信号的震动周期出现在哪个时间或频域上。现在广泛的应用于很多领域。 在地学中，各种气象因子、水文过程、以及生态系统与大气之间的物质交换过程都可以看作是随时间有周期性变化的信号，因此小波分析方法同样适用于地学领域，从而对各种地学过程复杂的时间格局进行分析。如，温度的日变化周期、年变化周期出现在哪些事件段上，在近100年中，厄尔尼诺-拉尼娜现象的变化周期及其出现的时间段，等
WAVE-weifengyin
- 小波变换具有多分辨率分析的特点，并且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。小波变换通过将时间系列分解到时间频率域内，从而得出时间系列的显著的波动模式，即周期变化动态，以及周期变化动态的时间格局（Torrence and Compo, 1998）。小波（Wavelet），即小区域的波，是一种特殊的、长度有限，平均值为零的波形。它有两个特点：一是“小”，二是具有正负交替的“波动性”，即直流分量为零。小波分析是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，能自动适
tftoolbox
- 本书包含的实例所使用的源程序清单，文件夹第3章～第7章分别包括各章节内的实例源程序。2.源程序文件名与所在章节和实例序号对应，如：3_1.m为第三章实例一【例3_1】的源程序。3.文件夹tftoolbox为2002版的时频工具箱，第六章“非平稳信号分析与处理”需要用到该工具箱的部分函数。请将其拷贝到用户的MATLAB工作路径（如D:\R2006a\work） 4.各章节的M文件已在MATLAB R2006a环境下调试通过，拷贝到用户的MATLAB工作路径（如D:\R2006a\wo
SLR
- 利用stft实现了跳频信号的跳周期估计 简单的进行了跳频信号的仿真，然后利用短时傅里叶变换对跳频信号进行分析，再对得到的时频矩阵提取时间平面，对时间序列去直流，进行傅里叶变换，最后实现得到跳周期。-estimates the hopping time of the sfh by stft
signanalyse
- 对声音信号的时域分析频域分析采样并显示时域分析结果，还有录音并显示-Time-domain analysis of the sound signal frequency domain analysis of the sample and displays the time domain analysis, as well as recording and display
EEMD
- EEMD是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时,不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然,每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果,这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的,当使用足够测试的全体均值时,噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果,唯一持久稳固
eof
- 小波变换是近年发展起来的一种基于时频域的信号分析工具-take it and you will understand