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MIMOPMultiaceelPModeling
- 运用相关矩阵法，通过计算2 根天线之间的相关系数、多输入多输出(MIMO)的相关矩阵，得到MIMO 信道系数矩阵，在其中加 入智能天线(SA)的导向向量和赋形向量，得到MIMO/SA 矩阵，由此实现对MIMO/SA 多天线空时信道的建模。-Use of the correlation matrix method, the multi-input multi-output (MIMO), correlation matrix, obtained by calculating the corre
renlianshibie-matlab
- 运用相关矩阵法，通过计算2 根天线之间的相关系数、多输入多输出(MIMO)的相关矩阵，得到MIMO 信道系数矩阵，在其中加 入智能天线(SA)的导向向量和赋形向量，得到MIMO/SA 矩阵，由此实现对MIMO/SA 多天线空时信道的建模。-Use of the correlation matrix method, the multi-input multi-output (MIMO), correlation matrix, obtained by calculating the corre
dual-tree
- 首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得 到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量 进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实 现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis method is proposed based on dual-tree complex wa
hs
- 通过计算分析输出信号的自相关函数利用基于自相关函数的方法来估计衰减系数和延迟，并利用快速傅里叶变换将回波信号滤除回声，得到原声音信号，同时根据延迟估计反射物的距离。-Analysis by calculating the autocorrelation function of the output signal utilizing the autocorrelation function based method to estimate the attenuation coefficient a
基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究
- 针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题，介绍一种基于希尔伯特振动分解( HVD) 的时频分析方法。该方法首先利用 Hilbert 变换得到原始振动信号的解析信号，然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率，同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位，最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对 HVD 方法的边界效应问题，提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。 通过两组仿真信号分析验证了 HVD 方法对多分量非平稳信号的分解能力，同时