搜索资源列表
c
- 在综合描述声发射信号特点和小波殳换基本原理的基础上，结合实例介绍同时在时域 和频域具有局部分析能力的信号处理方法--小波变换在声发射信号的特征提取、时频分析和噪声去除等方面的应用。
d
- 介绍了小波分析的产生与发展及理论现状，小波分析是博立叶分析思想方法的发展与延拓 小波基的构造以及结果分析都依赖博立叶分析，传统上使用博立叶分析的地方，都可以使用小波分析，小波分析在超越博立叶分析的同时与博立叶分析相互补充，螺旋式向前发展。还分析了小波分析在声发射信号处理中的应用现状，并指出了存在的不足及今后的前景展望。
Three-non-stationary-time-frequency-signal
- 三种非平稳信号时频分析的方法 窗口傅里叶变换、wigner分布和小波变换-Three non-stationary time-frequency analysis window Fourier transform, wigner distribution and wavelet transform
wavelet
- 基于小波系数块能量分析的自适应数字水印算法-Energy analysis based on wavelet coefficients of adaptive digital watermarking algorithm
multiscale
- 按照二维函数的特点和视觉机制,提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数,基于纹理检测器和扩展的小波变换,提出了基于能量分解的影像纹理多尺度分析方法,并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论,实现了对多尺度纹理特征的融合，这一多尺度分析方法直接将影像纹理能量在时间一尺度空间分解,包含了相位信息,避免了基于线性变换多尺度分解引起的能量与相位分离,为纹理分析提供了一个层次性的框架,有效提高了纹理的识别能力。-According to the characteristics of two-dimensio
2464613103
- 基于小波变换和 HHT 的分布式并网系统谐波检测方法。 该方法利用小波变换多分辨率分析思想对信号进行划分，并对划分后的信号进行经验模态分解，得到一系列的经验模态函数IMF，并从 IMF分量中提取出基波分量和高次谐波；再对IMF分量进行Hilbert 变换得到信号的频率、幅值信息。-Wavelet transform and HHT based distributed systems and network harmonic detection method. The method use