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搜索资源 - time domain feature
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刀具在线监测故障信号的时域频域时频域特征提取matlab程序 ,Tool-line monitoring of fault signals in time domain frequency domain time-frequency domain feature extraction procedures matlab
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本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的
处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实
验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括
语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变
换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取，
采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算
法，选定动态时间弯折为识别算法，并重点介绍其设计实现。
在
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语音识别中的语音信号特征提取和选择是关系到语音识别模型性能的一个重要问题。音信号的特征提取是解决时域信号的数字表问题，特征选择则是在多个特征中选择有的特征为后继的模式划分部分提供数据。-Speech recognition in speech signal feature extraction and selection in relation to the performance of speech recognition model of an important issue. Audio
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火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题. 我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动
等特征的提取,并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型,该模型在规格化的傅立叶描述子空间能
够准确地度量这种时空闪烁特征. 实验结果表明,该方法具有比较好的鲁棒性,有助于提高视觉火
灾探测的准确率、降低误报漏报率.-Based on investigating color , text ure and temporal feat ures for vision based fire detection ,
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kurtoszm feature in time domain foe eeg
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小波变换是一种信号的时间—尺度分析方法，它具有多分辨率分析的
特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。由于其在信号处
理领域表现出的优异性能，目前在生物医学领域，广泛应用于信号检测、
特征提取、图像处理、信号压缩等方面。
-Wavelet transform is a signal of the time- scale analysis method, it has the characteristics of multi-resolution analysis, bu
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矩形信号的frft（分数傅里叶变换wigner_ville_1.m 单分量信号去噪
wigner_ville_2.m 双分量平行信号去噪
wigner_ville_3.m 3分量信号频率检测）分数傅里叶变换是经典傅里叶变换的另一种改进方式。它的主要特点是提供研究对象从时间域到频率域全过程的综合描述，随着阶数从0连续增长到1，分数傅里叶变换展示出研究对象从纯时间域逐步变化到纯频率域的所有变化特征。因此，分数傅里叶变换提供了远比傅里叶变换多得多的可供选择的数据处理和分析方法。-The rec
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frft.m 分数傅里叶变换程序 分数傅里叶变换是经典傅里叶变换的另一种改进方式。它的主要特点是提供研究对象从时间域到频率域全过程的综合描述，随着阶数从0连续增长到1，分数傅里叶变换展示出研究对象从纯时间域逐步变化到纯频率域的所有变化特征。因此，分数傅里叶变换提供了远比傅里叶变换多得多的可供选择的数据处理和分析方法。-frft.m fractional Fourier transform procedure fractional Fourier transform classic Fourier
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一种电力系统分析工具包，非常实用，包括潮流计算，连续潮流等分析-he PSAT (Power System Analysis Toolbox), simulation model and its analysis steps. The feature, component models, network design of the power system, power flow (PF), continuous power flow (CPF), the small signal stabil
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小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取；基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性，而且弥补了传统的基于单通道信
息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明，在针对滚动轴承外圈故障特征提取时，全矢小波分析方法较小波一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma
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研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,并对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果-Currently some of the commonly used methods to study the detection and tracking of moving objects, including difference time domain method, b
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信号特征提取16个时域、频域指标
均值、标准差、方差、 偏斜度指标、峭度指标、 峰-峰值、峰值、均方幅值、平均幅值、方根幅值、波形指标、峰值指标-Signal feature extraction 16 time domain, frequency domain mean, standard deviation, variance, skewness index, kurtosis index, peak- peak, mean square amplitude, average ampli
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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A novel fault feature extraction method based on the local mean decomposition technology
and multi-scale entropy is proposed in this paper. When fault occurs in roller bearings, the
vibration signals picked up would exactly display non-stationary
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实现对信号的时域频域小波奇异值等特征提取-Realization of the signal in the time domain frequency domain wavelet feature extraction, such as singular value
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在matalab开发环境下的实现时域信号多尺度的分析，可用于信号的特征抽取和故障诊断-Multi-scale analysis of time-domain signal achieved in matalab development environment can be used for feature extraction and fault diagnosis signal
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针对滚动轴承全寿命周期试验数据，采用滑动平均法对原始信号平滑后求其时域特征图，可用于轴承性能退化评估的研究-Experimental data for the entire life cycle of rolling bearings, using the moving average method to study after the original time-domain signal smoothing seeking the feature map, can be used for b
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读取轴承全寿命周期中的每组数据，并对其进行多域特征提取，包括时域和频域特征提取，用于轴承性能退化评估的研究很有用，自己亲手调试成功-Read bearing the full life cycle of each set of data, and extract its multi-domain characteristics, including time domain and frequency domain feature extraction for bearing performanc
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用matlab程序对正常和故障的风电机组振动信号进行特征提取，提取时域的16个特征值-Using matlab program for normal and faulty wind turbine vibration signal feature extraction, extraction time domain 16 eigenvalues
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利用fortran语言，通过特征线时域算法CBTD算法，计算单极天线的参数-Use fortran language, time domain algorithm by feature lines CBTD algorithm to calculate the parameters of a monopole antenna
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