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一个快速傅里叶变换的实例。通过快速傅里叶变换实现信号的频率幅值等信息。-Examples of a fast Fourier transform. Fast Fourier transform by the frequency of the signal amplitude and other information.
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fft1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图
2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选
3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱
4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图-fft1. Using Matlab generated sine wave, rectangular wave, as well as the white noise signal, and displa
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数字信号处理 信号与系统响应（1） 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解。
（2） 熟悉时域离散系统的时域特性
（3） 利用卷积方法观察分析系统的时域特性
（4） 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
-Digital Signal Processing Signals and Systems in response to (1) familiar with the continuous
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从脑电信号的分析出发,论述了频域分析、时域分析等脑电图分析中常用的信号分析方法和特点,特别介绍了Wigner分布、小波变换和匹配跟踪等时频分析方法、人工神经网络和非线性动力学方法在脑电信号分析和处理中的应用情况。
-From the analysis of eeg, discusses the frequency domain and time domain analysis analysis in the analysis of the commonly used eeg signal a
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基于高阶累积量的生命微动信号检测方法的研究成果，发表在IEEE Transaction Geoscience and Remote Sensing 期刊上-The research on vital information extraction meets a
lot challenges due to the narrow bandwidth and low signal-to-noise
ratio of a vital sign in real environment. In th
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设某信号 , N=20, 其中， 为白噪声。
求: 编程实现信号的DFT及其反DFT变换，画出原始信号、幅频特性和反变换后信号的曲线。
-Let a signal, N = 20, which, for the white noise. Demand: programming signal DFT and its inverse DFT transform, draw the original signal, the amplitude-frequency characteristic
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It s the matlab code to implement the dwt in the frequency domain-implement discrete wavelet transform in fourier domain
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测量6205深沟球轴承的故障振动加速度信号, 对信号进行时频分析, 利用经验模态分解方法将振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,对每个固有模态函数进行Hilbert 变换得到Hilbert 谱,通过谱分析识别轴承的故障部位和类型, 证实Hilbert 谱的有效性-Measuring 6205 deep groove ball bearing fault vibration acceleration signal, the signal frequency analysis, empiri
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HHT算法实现emd分解，及希尔伯特黄变换，实现瞬时频率瞬时幅值，边际谱的提取。-The HHT algorithm emd decomposition and Hilbert-Huang transform to achieve the instantaneous amplitude of the instantaneous frequency marginal spectrum extraction.
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对结构响应信号进行连续复Morlet小波变换，根据小波系数的模极大值提取小波脊线，识别结构的瞬时频率；为降低噪音的影响，采用奇异值分解(SVD)方法进行降噪处理，建立了一种基于连续复小波变换识别时变系统
瞬时频率的方法。用一个具有时变刚度的弹簧质量系统的数值算例验证方法的有效性，随后设计了一个时变拉索
结构试验，分别对索施加线性和正弦变化的拉力，同时测试结构的冲击响应，运用提出的方法成功地识别了索的瞬时频率。数值与试验结果表明，提出的方法能有效地识别时变结构的瞬时频率，且识别方法具有一定
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The wavelet transform divides image into different but interrelated multi-resolution and multi-level
sub-bands, so quantization coding strategy of image wavelet coefficient has great flexibility. To address
to energy aggregation and correlated fe
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以离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法为基础，根据噪声的不同来源及其频带分布特点，对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。并提出一种基于准则原理的阈值选取方法。经国际标准数据库中验证，试验表明，该方法行之有效-With discrete stationary wavelet transform of ecg signal to noise removal method as the foundation, according to the different sources of noise
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The S transform is variable window of short time Fourier transform (STFT) or an
extension of wavelet transform (WT). It is based on a scalable localizing Gaussian
window and supplies the frequency dependent resolution. In this tutorial, we
int
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针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题， 提出将双树复小波变换和独立分量分析( ICA) 结合的故障诊断方
法 该方法首先将非平稳的故障信号通过双树复小波变换分解为若干不同频带的分量 由于各个分量存在一定的频率混叠， 对
故障信号特征提取有很大的干扰， 进而引入 ICA 对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离， 从而尽可能消除频率混叠 最后
对从混合信号中分离出来的独立分量信号进行希尔伯特包络解调， 即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别-Aiming at the diff
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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
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首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
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The Fourier transform, named for Joseph Fourier, is an integral transform that operates on the mathematical representation of a function in time and produces a function in frequency. The term Fourier transform customarily refers to both the transform
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分解后的一些希尔伯特黄变换，边际谱，瞬时能量，瞬时频率。。。很好的，值得一看-Some decomposed Hilbert-Huang transform, marginal spectrum, instantaneous energy, instantaneous frequency. . . Good, worth a visit. .
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求出的傅里叶变换。画出其幅频特性和相频特性曲线（提示：用1024点FFT近似）
-Seek out the Fourier transform. Draw its amplitude frequency characteristic and phase frequency characteristic curve (hint: use 1024 point FFT approximation)
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