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EMD-decomposition-programe
- Hilbert-Huang变换之EMD分解程序。可以直接运行，以及附有几个详细例子。可以用以对非线性非平稳信号的处理，效果理想。-Hilbert-Huang transform EMD decomposition process. Can be run directly, as well as with several detailed examples. Can be used for non-linear non-stationary signal processing, the resul
Order-Spectral-Analysis
- 用于起停车过程中的阶次谱分析 可以实现非平稳信号的分析诊断-Parking for starting the process of the order of the spectral analysis of non-stationary signal can be achieved analysis and diagnosis
gabor
- gabor变换是非平稳信号处理中一种很有用的信号处理方法 利用Labview实现gabor变换-gabor transform a non-stationary signal processing in a useful signal processing methods to achieve the use of Labview gabor transform
e29
- 利用最小方差方法估计复正弦加白噪声得平稳信号的功率谱-After using the method of minimum variance estimate sine smooth white noise to the signal power spectrum
emdinmatlab
- 摘要: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 ,为了能够方便的使用EMD方法对信号进行处理 ,现labVIEW 虚拟仪器开发平台良好的用户图形界面和TLAB 软件强大的数值分析功能相结合 ,利用 Lab V IEW调用 MATLAB实现EMD信号处理方法.仿真结果表明对信号进行EMD分解后,使得瞬时频率具有了物理意义,但只是对信号进行了初步处理 ,可根据实际需要进行相应后续处理 。-Abstract: The empirical mode decomposition
GaborDecon_test
- 测试gabor反褶程序 地震信号是非平稳信号，其子波是随时间变化的。Gabor反褶积技术地震道切成若干个Gabor 片，在每一片中子波是不变的，因此可以实现将非平稳信号向平稳信号的转换。因此，Gabor反褶积被认为是高分辨率、真振幅反射系数的估计方法。-Test gabor deconvolution procedure Seismic signal non-stationary signals, the wavelet is changing with time. Gabor deco
EMD模型
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破?，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。 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。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化