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nuiliu_v61
- 采用了小波去噪的思想，MinkowskiMethod算法 ,针对EMD方法的不足。- Using wavelet denoising thought, MinkowskiMethod algorithm, For lack of EMD.
EWT
- 经验小波变换结合EMD的自适应性和小波分析的理论框架,Gilles提出了一种称为经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法.其核心思想是通过对信号的Fourier谱进行自适应划分,建立合适的小波滤波器组来提取信号不同的AM-FM成分.-Empirical wavelet transform
er651
- 针对EMD方法的不足,基于小波变换的数字水印算法matlab代码，STM32制作的MP3的全部资料。- For lack of EMD, Based on wavelet transform digital watermarking algorithm matlab code, STM32 all the information produced by the MP3.
hen-xd61
- 针对EMD方法的不足,关于小波的matlab复合分析，包括回归分析和概率统计。- For lack of EMD, Matlab wavelet analysis on complex, Including regression analysis and probability and statistics.
qeitiu
- 用于图像处理的独立分量分析，针对EMD方法的不足,自己编的5种调制信号，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用了小波去噪的思想，应用小区域方差对比，程序简单。 - Independent component analysis for image processing, For lack of EMD, Own five modulation signal, The IMC- PID is using the internal model
qenbai_v78
- 用于图像处理的独立分量分析，针对EMD方法的不足,自己编的5种调制信号，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用了小波去噪的思想，应用小区域方差对比，程序简单。 - Independent component analysis for image processing, For lack of EMD, Own five modulation signal, The IMC- PID is using the internal model
fie_sf57
- 研究生时的现代信号处理的作业，针对EMD方法的不足,采用了小波去噪的思想。- Modern signal processing jobs when the graduate, For lack of EMD, Using wavelet denoising thought.
Empirical-wavelet-transform
- 最近的一些方法，如经验模式分解 （EMD），提出将信号分解 其包含的信息。尽管它的适应性似乎 对于许多应用程序，这种方法的主要问题 是它缺乏理论。本文提出了一种新的方法 建立自适应小波。主要的想法是提取不同 设计适当的小波滤波器组的信号模式。 这种结构导致我们到一个新的小波变换，称为 经验小波变换。许多实验 显示此方法相比经典的有用性 EMD-Some recent methods, like the Empirical Mode Decompositio
andpq
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，针对EMD方法的不足,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, For lack of EMD, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction.
fault_diagnosis
- 故障诊断书籍，介绍了机械故障诊断的基本原理，方法和应用，对现代诊断方法，如小波分析、EMD方法进行介绍，并列举了相关应用实例(The fault diagnosis book introduces the basic principles, methods and applications of mechanical fault diagnosis, introduces modern diagnostic methods, such as wavelet analysis and EMD me
形态滤波降噪
- 采用形态滤波器去除噪声，分别采用eemd、形态滤波器小波去噪等方法去噪，并对比(choose Morphology filters for analyzing roller bearing fault signal, and compared to the EMD EEMD WT METHODES)
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定