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Sampling-process
- 抽样过程 混叠和重建 数字信号处理实验报告 内含程序和仿真图-sampling process
sblDecoder
- 贝叶斯学习的入门例子，一个混合余弦信号的重建-bayesian learning example
xiaobo
- 用于信号的多分辨率分解和重建。调用函数子程序wavelet_decwavelet_rec使用 A trous 算法；在分解的过程中，同时给出各级的细节和概貌，它们和原数据有着同样的长度。-For multi-resolution signal decomposition and reconstruction. Wavelet_decwavelet_rec subroutine calling function using A trous algorithm in the decompositi
test04
- 一CQMFB，低通滤波器H0 (z)来自一半带滤波器。该半带滤波器的长度为47，通带截至频率ω_p = 0.42π，试给出H0 (z)，H1(z)，G0(z)，G1(z)的幅频响应，单位抽样响应并画图。试着产生一信号，它由两个正弦加白噪声组成，一个在低频，一个在高频，正弦的频率及和白噪声的信噪比自己给定。试用所设计的滤波器组对该信号进行分解和重建。比较重建后的效果，并对结果继续进行分析。-A CQMFB, low-pass filter H0 (z) half band filter.The
MATLAB
- 已知一个连续时间信号 ， ，取最高有限带宽频率 。分别显示原连续时间信号波形和 三种情况下抽样信号波形，并尝试用内插公式重建原信号。-A continuous time signals, known, take the highest frequency of limited bandwidth. Respectively according to the original continuous time signal waveform and the sampling signal wavef
yycj
- 基于MATLAB分别用三种观测矩阵实现一帧语音信号重建和完整语音信号重建、计算语音能量并比较。-MATLAB respectively with three kinds of observation matrix to achieve a frame of speech signal reconstruction and complete speech signal reconstruction, calculation and comparison based on the energy of
MFCCfinal
- 梅尔倒谱系数，用于计算语音信号的特征系数，然后使用这些特征系数对语音信号进行重建-MFCC，one algorithme to calculater the feature of voice signal, ad we can use these features to reconstruct voice signal
CS_OMP
- 基于压缩感知的OMP算法，用于信号重建，适合初学者-Based on the compression perception OMP algorithm for signal reconstruction, suitable for beginners
wavelet_dec
- 利用小波分离对信号进行分解重建，观察采用不同小波时的效果，当分解次数增多时，重建效果越好。-The wavelet transform is used to decompose and reconstruct the signal, and the effect of different wavelet is observed. When the number of decompositions increases, the reconstructed effect is better.
wavelet_rec
- 利用小波分离对信号进行分解重建，观察采用不同小波时的效果，当分解次数增多时，重建效果越好。-The wavelet transform is used to decompose and reconstruct the signal, and the effect of different wavelet is observed. When the number of decompositions increases, the reconstructed effect is better.
CS-projects-master
- OMP 压缩感知信号重建，是一个最基本的实现方案-OMP compressed sensing signal reconstruction, is one of the most basic implementation
GABOR
- gabor原子库的产生，应用与核磁共振信号的稀疏表示和重建。-Generating a sparse, the application of nuclear magnetic resonance signal representation library gabor atom and reconstruction.
mojidazhichongjian
- 以心电信号为例，利用小波变换模极大重建原信号-Reconstruction of the original signal using wavelet transform modulus maxima
Untitled90
- 计算信号信噪比和其相关的误差。一维信号BP重构算法-生成稀疏度为K的稀疏信号-添加高斯白噪声进行信号的观测-BP算法的重构-重建质量衡量-Calculate the Signal Signal to Noise Ratio, Correlation Error. Advanced One-Dimensional Signal BP Algorithm Reconstruction- Generate Sparse Signal with Sparse Degree K- Add Gaussian
Block_CS_TV
- 分块图像压缩感知中的TV重构算法代码，压缩感知(compressed sensing， CS)技术可以由极少量的观测数据来重建原始信号， 极大地降低了信号采样率(TV algorithm code of block-based compressed sensing)
压缩感知图像重构的算法
- 压缩感知图像重构的算法，直接观测原始信号（二维），最后重建(Compressed sensing image reconstruction algorithm, direct observation of the original signal (two-dimensional), and finally reconstruction)
CQMFB的设计
- 设计一CQMFB,低通滤波器H0(Z)来自一半带滤波器。该半带滤波器的长度为47，通带截止频率wp=0.42pi,试给出H0(Z),H1(Z),G0(Z),G1(Z)的幅频响应，单位抽样响应并画图。试着产生一信号，它由两个正弦加白噪声组成，一个在低频，一个在高频，正弦的频率及和白噪声的信噪比自己给定。使用所设计的滤波器对该信号进行分解和重建。比较重建后的效果，并对结果进行分析。(The design of the CQMFB)
DTCWT-NLM-master
- 图像去噪,应用DTCWT 进行地震信号的去噪和重建(picture-denosing apply DCTWT into signal of earthquake denosing)
357386152D_SL0
- nsl0的2维信号的压缩感知重建算法，基于牛顿迭代和凸优化以及贪婪算法(2dcs with newtown NSL0)
微弱特征处理算法
- 利用最大似然估计增强信号的冲击信号中的故障特征，去除滤波后PRS重建新号的残留噪声，提高轴承早期微弱故障信息。 采用周期调制强度（去噪和弱特征增强），突出振动信号中的故障分量，尽可能的让某个具有故障信息的特征突出，使得噪声信息和其他故障特征变小（比率凸显特征的优劣，评估常用方法）