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adsp3
- AR随机过程的建模，给定一个AR过程，对其进行建模，分别利用Yule-Walker方程和协方差法进行功率谱估计-AR random process modeling, given an AR process, its modeling, respectively, Yule-Walker equations and covariance method of power spectrum estimation
FIR
- 数字信号处理基于matlab 文件内容 /conv(卷积部分) dupconv 重叠保留法 freqcirconv 频域圆周卷积 freqconv 频域卷积 timecirconv 时域圆周卷积 timeconv 时域卷积 /fft(频域分析部分) d2fft 基2FFT dft DFT最简化程序 dtft DTFT演示 /fir(fir滤波器设计) fir 得到fir滤波器hn getwindow 得到fir
direct-method
- 这是基于周期图改进的welch的功率谱估计，这种方法是在经典周期图的基础上改进而来的，效果很不错 -This is based on the improved welch periodogram power spectrum estimation, this method is based on the classical periodogram improvement comes, the effect is very good
Welch-(1)
- 这是基于周期图改进的welch的功率谱估计，这种方法是在经典周期图的基础上改进而来的，效果很不错 -This is based on the improved welch periodogram power spectrum estimation, this method is based on the classical periodogram improvement comes, the effect is very good
Euler-Walker
- 高斯消元法解尤拉沃克方程，从而进行参数化功率谱估计-Gaussian elimination method for solving the Euler Walker equation, thus a parametric power spectrum estimation
batch
- 基于自回归,全极点的AR模型,对随机信号的进行的功率谱估计。-Based on the autoregressive all-pole AR model estimated the conducted power spectrum of the random signal.
gonglvpu
- 利用周期图法、Welch平均估计等方法估计信号的功率谱-Using the periodogram, Welch estimation method to estimate the average signal power spectrum
classical-spectural-estimation
- 经典的功率谱估计方法，包含自相关法，周期图法-The classic power spectrum estimation methods, including autocorrelation, periodogram
spectrum-estimation
- 功率谱估计是利用有限长的数据估计信号的功率谱，广泛应用于各个领域。功率谱估计主要分为经典谱估计与现代谱估计。常用的经典谱估计方法有周期图法，相关法，周期图的改进法，常用的现代谱估计方法有最大熵谱估计，AR模型，MA模型，ARMA模型。经典谱估计适用于长序列的信号，其主要缺陷是描述功率谱波动的数字特征方差性能差，频率分辨率低，现代谱估计适用于短序列的信号，旨在改善谱估计的分辨率，并将其应用于实际地震资料的谱分析。 -Power spectrum estimation is the use of
RF3D_v1p00
- 一个共同的视频被空间相关去噪的框架随机噪声和空间相关的固定模式噪声。首先，在每一卷的空间和时间上的相关性，利用sparsify数据在三维时空的变换域，然后3D体积的频谱系数的自适应阈值萎缩三维阵列。这样的阵列取决于特定的运动轨迹的体积，单个功率谱密度的随机和固定的模式噪声，以及噪声方差，自适应地估计在变换域。-The video was a common fixed pattern noise spatial correlation denoising framework random nois
varikusphwerwdde
- 功率谱估计的应用范围很广,在各学科和应用领域中受到了极大的重视,-A wide range of application of power spectrum estimation, the application in various disciplines and received great attention in the field of,