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- 本文针对基于经验模态分解ＥＭＤ的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉导致有用信号与噪声一起被滤除的问题结合小波在时间尺度两域表征信号局部特征的特性提出了一种基于能量估计实现ＥＭＤ分解层数确定-In this paper, based on empirical mode decomposition EMD temporal filter mode functions inherent component of cross-frequency aliasing and noise toge
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- 滚动轴承振动信号容易受 到随机噪声 的污染, 如 何去噪 成为滚动轴承故障诊断的关键问题之一。而传统的消噪方法可能会将信号中一些能量小的有用信号当作噪声消除, 本 文即提出 一种改进 的小波消噪方法-Rolling bearing vibration signals are easily influenced by the random noise pollution, such as any denoising become one of the key problems of rolling
FFThexiaobobao
- 快速傅里叶变换和小波包能量提取代码，可以对采集到的信号进行预处理。-Fast Fourier transform and wavelet packet energy code, can be collected signal preprocessing.
xiaobobaochengxu
- 小波包降噪、提取能量特征值，用于振动信号处理、故障诊断等。里面有经典的例子，供大家学习-Extract the energy eigenvalues for vibration, wavelet packet de-noising, signal processing, fault diagnosis. There are classic examples, for everyone to learn
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- 针对传统的空间域纹理图像修复算法计算量大、修复时间长的缺点, 本文提出了一种纹理图像的快速修复算法。该算 法的基本思想是在小波域中利用小波系数的能量来确定待修复块的填充顺序, 并结合纹理合成的方法填充待修复区。实验结 果表明, 该算法不仅可以大大提高纹理图像的修复速度, 而且在峰值信噪比和主观视觉效果上都优于传统的图像修复算-Trad itional spatia-l doma in inpainting algorithm s for tex ture image need comp
WPT
- 本代码包括小波包能量的提取，可以用于振动声发射噪声以及力信号的特征提取-this code is for energy of wpt Feature extraction such as Acoustic emission，vibration sound and force
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
Global-energy-image-fusion-
- 基于区域能量图像融合，小波变换红外光课件光-Image fusion based on regional energy
Wavelet-transform-and-energy-matlab
- 对信号进行5层小波变换的matlabchengxu ，求出各层的能量得到向量矩阵-Wavelet transform and energy matlab
wavelet-energy
- 利用小波分解得到各尺度上的信号，再积分求取各尺度上的能量，可用于故障诊断-Signal using wavelet decomposition on each scale, and then strike points on each scale energy can be used for troubleshooting
wavelet-transform
- 利用小波变换来对实验数据进行多尺度分析，得到不同尺度下的能量-Using wavelet transform for multi-scale analysis of the experimental data obtained at different scales of energy
haar-transform
- 利用哈尔小波变换进行分尺度分析并计算每个尺度下的能量-Use Haar wavelet transform to analyze and calculate the energy sub-scales under each scale
mywavedec_energy
- 自己可以根据实际情况选择不同的小波基来进行多尺度变换，并得到每个尺度下的能量分布-They can choose according to the actual situation of different multi-scale wavelets to transform and get under each scale energy distribution
Mallet-algorithm-code
- 使用Matlab实现 MAllet 快速算法的运行，开始时，根据其实现原理，先对图像进行二维小波分解，得到塔式结构，并输出，输出方差、标准差及能量函数还有小波逐层分解的示意图-Schematic use Matlab to run MAllet fast algorithm, at the start of its implementation in accordance with the principles, the first of a two-dimensional image wave
audiowatermarking
- 基于小波域变换的数字音频水印算法，该算法对音频信号实施小波变换，对精细分量的能量进行比较，根据能量比较的结果及水印比特，结合人类听觉系统，采取缩小或不改变精细分量能量的方法，在精细分量中嵌入水印。-Base on DWT of the digital audio watermarking algorithm，the audio signalhas been transformed by DWT, the energy of detail coefficient of the first thre
energy-leakage--dual-tree
- 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
xiaoboshenjingwangluo
- 提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征 相应轴承故障的频带能量 并采用 BP 神经网络进行训练和故障识别 通过 MATLAB 进行了仿真经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障-The wavelet package is adoptted to De-noise and extract band energy that represent bearing fault. and the BP neural network is adopting to t
nengliang_dwt
- 基于小波的能量取大融合，基于区域的能量取大融合-Based on wavelet take large fusion energy, the energy to take on the big regional integration
wavenengliang
- 小波分析语音信号并计算各IMF包络的能量熵-Wavelet analysis of vibration signals and calculate the energy entropy IMF envelope
program
- 包括emd分解程序，求边际谱程序，hilbert包络解调程序，求取小波包频带能量程序，K均值聚类程序-fault diagnosis program