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kjspfb
- 空间时频分布，既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的场合-Spatial time-frequency distribution, both for stationary signal applications and for time-varying, non-stationary signal applications
DOA-Estimation-of-LFM-Signal
- 非平稳信号DOA估计，主要思想是去交叉项，保留自项，形成估计矩阵。-DOA Estimation of LFM Signal
plot_hht
- 对非平稳信号进行模态分解为瞬时频率有实际意义的多个分量，进而用希尔伯特得到个分量的瞬时频谱，测试有效(The modal decomposition of non-stationary signals is effective)
emd+instfreq
- 包括emd分解和instfreq补丁程序，适用于emd分解，处理非平稳信号。(Including EMD decomposition and instfreq patch, EMD decomposition is applied to deal with non-stationary signals.)
EMD
- 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)法是美籍华人N. E. Huang等人于1998年提出的，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)，所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。(Empirical mode decomposition (EMD) is proposed by Chine
fenjie7768
- labview编写的EMD分解程序 经验模态分解方法（EMD）在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用，为了能够方便的使(EMD decomposition program written by LabVIEW, empirical mode decomposition method (EMD) plays an important role in the analysis and processing of non-stationary signals, so as to make it co
frft
- 区别去传统的傅里叶变换，对于非平稳信号而言，分数傅里叶变换是一个较好的方法，本程序实现了分数傅里叶变化对LPF类信号的估计。具有较高的学习价值(Different from the traditional Fourier transform, for non-stationary signals, fractional Fourier transform is a better method, this program implements the fractional Fourier tran
xiaobo
- 用于非平稳信号的处理，可以对信号进行小波分析。(For non-stationary signal processing, wavelet analysis can be carried out on the signal)
声音解析matlab
- 对非平稳信号进行分段、截取，再做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征。(The non-stationary signals are segmented and intercepted, and then the short-time Fourier transform is used to analyze their frequency spectrum characteristics, and the frequency charact
STFFTtool
- 对非平稳信号进行分段、截取，将非平稳信号转化为平稳信号，再做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征。(The non-stationary signals are segmented and intercepted, and then the short-time Fourier transform is used to analyze their frequency spectrum characteristics, and the fre
STFFTtool1
- 对非平稳信号进行分段、截取，再对处理过后的短时信号做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征。(The nonstationary signals are segmented, and then the interception, the short-time signal after processing the short-time Fourier transform, the analysis of the spectrum charac
STFFTtool2
- 对非平稳信号进行分段、截取，再对处理过后的短时信号做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征，达到区分不同声音的目的。(The nonstationary signals are segmented, and then the interception, the short-time signal after processing the short-time Fourier transform, the analysis of the spe
STFFTtool3
- 对非平稳信号进行分段、截取，再对处理过后的短时信号做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征，一图像的形式表达出，最终达到区分不同声音的目的。(The nonstationary signals are segmented, and then the interception, the short-time signal after processing the short-time Fourier transform, the analysi
keypoint
- 对非平稳信号进行分段、截取，再对处理过后的短时信号做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征，以图像的形式表达出，最终达到区分不同声音的目的。(The nonstationary signals are segmented, and then the interception, the short-time signal after processing the short-time Fourier transform, the analysi
歪度指标VI
- 歪度指标是描述信号概率密度函数的重要参数。在对非平稳信号进行时域分析时，利用歪度指标反映了振动信号的非对称性，用来判断轴承是否发生碰磨。本文件中将歪度指标独立制作了子VI，便于labview程序调用。(The skewness index is an important parameter to describe the probability density function of a signal. When the non-stationary signals are analyzed i
峭度指标VI
- 峭度指标是非平稳信号故障诊断的重要参数。峭度指标对信号中的冲击成分十分敏感，冲击成分能量越大，其峭度值就会越大，在故障诊断的时域分析中十分重要。本文件中将其独立做成了一个子vi，便于程序直接调用。(Kurtosis index is an important parameter of non-stationary signal fault diagnosis. The kurtosis index is very sensitive to the impact component in the
自功率谱VI
- 自功率谱是分析非平稳信号频谱的重要手段。对于非平稳信号来说，利用自功率谱分析能够更容易找到信号中能量聚集区域，对信号中的频率分布有更好的了解。本文件中将其制作成独立子VI方便程序直接调用。(Self power spectrum is an important method to analyze the spectrum of non-stationary signals. For non-stationary signals, it is easier to find the energy a
EEMD相关文件
- Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来
HHT
- 基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号，通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m，需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数（在压缩包内）和已安装的EMD工具箱中emd函数。(The empirical mode decomposition (EMD) method based on Hilbert-Huang transform (HHT) of the MATLAB
Kalman
- 对于一个含有明显噪声的心电信号进行卡尔曼滤波处理，最大程度地 “还原”信号，达到去除噪声的目的。卡尔曼滤波（看成维纳滤波的一种实现方法）的特点如下： a) 是根据上一状态的估计值X(n-1)和当前状态的观测值Z(n)推出当前状态的估计值X(n)的滤波方法,不需要用过去的全部观测值。 b) 它是用状态方程和递推方法进行估计的，因而卡尔曼滤波对信号的平稳性和时不变性不做要求。 c) 使用全部观测值保证平稳性。(Kalman in matlab,if you need it,please dow