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weigena-weili
- 这是一个威格纳-威利分析程序的实例，简要分析了如何运用威格纳-威利分析进行信号时频分析-This is a Wigner- Willie analysis program instance, a brief analysis of how to use the Wigner- Willie analysis signal analysis
【原创】氢压机机械故障信号诊断系统
- 通过C#的windows窗体设计，建立一个旨在对氢压机机械故障信号进行简单的信号分析，包括峰峰值、有效值、方差、脉冲值的计算和时频域图形分析的机械故障信号系统。除了实现上述信号分析功能，还实现了简单数据导入导出的过程。
the-basic-analysis-of-speech
- 语音信号时频分析，包括语谱图，过零率，自编的自相关，以及最后用了三种方法（短时能量和过零率、谱熵法、Teager算子）进行端点检测，代码完整且测试通过-time and frequency domain analysis of speech signals,including spectrogram,rate of zerocrossing,autocorrelation.and three method of endpoint detection,especially the Teager
Classic-time-frequency-toolbox-
- 经典的MATLAB信号时频分析工具箱，有助于学习研究，内附说明文档-Frequency Analysis classic MATLAB signal toolbox, to help study and research, documentation attached
ST
- 用MATLAB实现的S变换函数，具有FFT和小波变换的特性，是信号时频分析的有力工具，希望对大家有帮助。-Using MATLAB S-transform function, with the characteristics of FFT and Wavelet Transform is a powerful tool when the signal frequency analysis, we want to help.
su
- 对信号进行短时傅立叶变换，并得到信号时频分析图谱。-Frequency spectrum analysis of the signal when short-time Fourier transform and get the signal.
SNR_MSE_analysis
- 小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的
continuous-wavelet-transform
- 基于连续小波变化的心音信号时频分析，目的是将连续小波变换应用于心音信号的分析中。-Heart sound signal based on continuous wavelet transform frequency analysis, the purpose of the continuous wavelet transform applied to the analysis of heart sound signals.
eemd
- EEMD信号时频分析方法，EMD的改进方法，解决了EMD的缺点模态混叠问题。-EEMD signal time frequency analysis method, EMD improved method to solve the shortcomings of the EMD mode mixing problem.
tftb
- 魏格纳威利分布，信号时频分析的一种，可以画出信号频率随时间的变化。-Wiley Wegener distribution, a signal time-frequency analysis, you can draw the signal frequency changes with time.
TF-analysis
- 线性调频信号时频分析，自带自己写的STFT函数-FMCW TF analysis, STFT function
xiaobo
- 小波变换（wavelettransform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。-Wavelet transform (WT) is a new transform analysis method, which inherits and develops the idea of localized short-time Fourier tra
FSWT-and-Spectrum-Kurtosis
- 本文提出一种基于频率切片小波变换和谱峭度的综合算法。首先对轴承端的振动信号时频分析，采用FFT、包络谱、频率切片小波变换对其频域性能进行分析，再求其峭度谱与对应包络谱，结合其时域、频域性能，综合分析轴承故障。-This paper presents a synthesis algorithm based on frequency slice wavelet transform and spectral kurtosis. Firstly, the time-frequency analysis
LVD
- Lv分布是2011年提出的新的视频分布，可以在CFCR域对线性调频信号（LFM）进行参数估计和检测，在高速机动目标检测中也有重要的应用(Lv distribution is a new time frequency distribution, which proposed in 2011. It can estimate and detect the linear frequency modulation signal (LFM) in CFCR domain, and it also has
yijixiaobo
- 小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。(Wavelet transform (wavelet transform WT) is a new analysis method, it inherited and developed the short-time Fu Liye transform the
信号与系统应用
- 信号与系统的应用，对同一个连续周期信号，选定不同采样间隔 s T 和信号截取长度 1 T ，获得离散 信号，使用DFT或FFT 进行频谱分析，画出频谱图，与理论计算的结果进行比 较，观察： （1）不同采样率 s T 对频率范围和混叠误差的影响； （2）不同采样长度 1 T （单周期采样和多周期采样）对频率分辨率的影响； （3）是否完整周期采样对泄漏误差的影响，多周期采样是否可以减小非完整周 期采样产生的泄漏误差。 以下信号中叠加了一个角频率为50 ? 的高频干扰信号，信号如下： 3 (
语音信号处理
- 采用MATLAB 2015b综合运用各种函数调用等来实现语音信号时域的短时能量，短时过零以及短时自相关函数分析和频域的傅里叶变换，功率谱估计，短时傅里叶变换，小波分析，语音信号的短时综合，语谱图各种分析，充分了解熟悉语音信号的相关分析方法。(This experiment uses the MATLAB 2015 b, the integrated use of various kinds of function call to realize speech signal in time dom
wavelet
- 小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。(a wavelet series is a representation of a square-integrable (real- or complex-valued) function by a certain orthonormal series gen
hilbert
- matlab 信号时频分析，结果三维显示(signals Time frequency analysis of MATLAB and 3D display of results)
amplitude_spectra
- 计算地震数据的频谱分布图，用于地震数据处理中的频率滤波和时频分析(calculate the spectral distribution of seismic data, and it can be used for frequency filtering and time-frequency analysis in seismic data processing)