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p300
- 用小波变换多分辨对脑电慢波P300信号的特征提取-wavelet EEG P300 feature execute
wavelet-analysis-
- 本文档是关于强噪声背景下弱信号特征提取的小波分析的一篇论文-This document is about weak signals under strong noise background feature extraction of wavelet analysis paper
work
- 有小波分解求小波熵，还有小波包技术求解信号特征，适应与分析脑电信号特征-Seeking a wavelet decomposition wavelet entropy, and wavelet packets technique to solve the signal characteristics, and analysis of EEG characteristics of adaptation
elint
- 这是一本关于电子情报雷达信号分析的电子版，主要内容包括电子情报的特征和基础、模拟和数字系统的信噪比考虑、信号功率、极化、波数分析、天线扫描分析、脉内分析、脉冲重复间隔分析、载频分析、脉冲串去交错、确定elint参数的极限以及elint数据文件 -This is an electronic intelligence on the radar signal analysis of the electronic version, the main contents include the char
hhh
- ：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出 应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音 乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高 斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪 方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
wavelet_report
- 信号处理是结构健康监测系统一个重要组成部分。小波变换作为有效的信号处理工具能对被分析信号进行更细致分析，获得比傅立叶分析更多的信号特征。将小波分析应用于航空结构材料的结构健康监测中，对检测信号进行时频局部化处理，获得与结构状态相联系的特征。-Signal processing is a structural health monitoring system an important part. Wavelet transform as an effective signal processing
xiebo
- 用谐波小波对信号进行多层分解，提取信号特征量-Harmonic signal with multiple layers of wavelet decomposition, the volume of extraction of signal characteristics
leisheng
- 基于小波分析的雷声信号特征提取。word文档，详细介绍了雷声信号的特征提取过程。-Based on Wavelet Analysis of thunder signal feature extraction. word document, detailing the characteristics of the signal extraction process thunder.
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- 借助小波变换在时频分析上的优点，提取地面运动目标的回波信号特征在目标识别中加以运用-With wavelet transform in time-frequency analysis of the advantages of extracting ground moving target echo signal characteristics to be used in target recognition
Untitled
- 利用小波变换实现对故障信号的特征提取 构造特征向量-Wavelet transform feature extraction of fault signals structural feature vector
xsj
- 基于小波变换的碰磨故障信号的特征提取，可以画出信号原图，轴心轨迹，频谱图以及多层小波变换的重构信号-Based on wavelet transform rubbing fault signal feature extraction, the signal can be drawn artwork, orbit, spectrum and signal reconstruction wavelet multi-
ECGmonitoring
- 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
Hilbert-and-wavelet-transform
- 利用希尔伯特变换和小波变换提取信号特征，对信号实现调制样式识别-the signal identify method base on Hilbert and wavelet transform,maybe useful for you
Identification-for-OFDM
- 一种新的OFDM信号盲识别算法，利用多载波OFDM信号在时域上的近高斯性，提取信号特征参数Q作为分类特征-A new algorithm for the identification of Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM)signal is proposed．The feature parameter a is used to discriminate OFDM signal because of their asymptot
Harmnic
- 谐波小波包分解程序，并且将其应用于声发射信号特征提取-Harmonic wavelet packet decomposition procedure, and will be applied to acoustic emission signal feature extraction
xiaobogongcheng
- 很实用的小波分析源码，应用于各种工程实际项目中 6.1小波分析263 6.2从傅里叶变换到小波变换266 6.3基于MATLAB的小波快速算法设计271 6.4小波变换检测故障信号与小波类型的选择283 6.5图像多尺度边缘检测算法研究292 6.6小波变换在信号特征检测中的算法研究298 6.7基于小波的信号突变点检测算法研究307 6.8基于小波的信号阈值去噪算法研究313 6.9基于小波图像压缩技术的算法研究320 6.10小波变换图像测试分析331
denoise
- 小波去噪是一个信号滤波的问题，而且尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波，但是由于在去噪后还能成功地保留信号特征，所以在这一点上又优于传统的低通滤波器-Is a signal wavelet denoising filtering problem, and despite the large wavelet denoising can be regarded as a low-pass filter, but since the denoised signal characteristics
efdmciency-precedence-dual
- 对msk信号进行短时傅立叶变换,并利用视频分析提取信号特征,非常实用()
8534
- 计算目标和海洋回波的功率谱密度,用于信号特征提取、信号消噪，Pisarenko谐波分解算法。( Calculating a target and ocean echo power spectral density, For feature extraction, signal de-noising, Pisarenko harmonic decomposition algorithm.)
09177133canny
- 用于特征提取，提取微弱信号，不用去噪依然可以提取出比价好的信号(For feature extraction, weak signals can be extracted without noise removal.)