搜索资源列表
检测语音信号
- 语音的端点检测要用短时平均能量来检测 语音特征的提取要用13阶的lpc 模式匹配要用欧氏距离。
eeg matlab
- 脑电波信号特征提取
采用差分阈值法对心电信号QRS波进行特征提取
- 采用差分阈值法对心电信号QRS波进行特征提取的Matlab程序。,Differential threshold method QRS wave of ECG feature extraction of Matlab program.
对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序
- 对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序,能完成对故障特征频率的提取,Of bearing fault vibration signals matlab wavelet analysis procedures, can finish on the fault characteristic frequency extraction
随机信号分析,包括随机信号的数字特征
- 随机信号分析,包括随机信号的数字特征,相关函数和协方差,带图形显示。,Random signal analysis, including the number of characteristics of random signals, correlation functions and covariance, with graphical display.
MATLAB-OFDM.rar
- 根据OFDM的基本原理, 利用MATLAB编写 OFDM系统仿真的程序,通过分步执行,能够比较清 楚地了解OFDM实现的整个过程,熟悉每一步变化 的数据特征。对掌握OFDM的原理和熟悉MATLAB 仿真都是非常重要的,仿真的最后给出了该OFDM 系统仿真的误码率。其中qpskmod.m 为QPSK调制 的函数 qpskdemod.m 为QPSK解调的函数 comb.m 为产生加性高斯白噪声的函数 giins.m 为往信号中 插入保护间隔的函数 girem.m 为从接收信号中去除
PramaterTest
- 此程序为用matlab实现信号特征提取的实验程序,将待处理的一维时间函数赋给work2中的x1tRE,运行work2即可 -This procedure is used to achieve signal feature extraction matlab experimental procedures, will be dealt with one-dimensional function of time assigned to work2 in x1tRE, you can run wo
mfcc
- 采用MFCC算法提取出能表征信号本质特征信号的参数,进一步对信号进行分类研究作准备-describle the MFCC feturae
rayleigh-awgn-BPSK
- 用rayleighchan 函数仿真时要注意最后要做相位补偿(此问题是导师发现的) 程序步骤: ~产生随机序列 ~产生瑞利信道 ~调制 ~记忆信道特征 ~信号通过信道 ~相位补偿 ~加高斯噪声 ~解调 ~计算仿真误比特率 ~计算理论误比特率 ~不同颜色画出误比特率曲线对比-Function Simulation with rayleighchan last thing to note when the phase compensation (thi
FastICA_21
- 快速独立分量变换,可用于信号特征的提取以及端点检测等,非常好用!-Fast independent component transform, can be used for the extraction of signal characteristics, such as endpoint detection, as well as very easy to use!
特征提取
- 提取EMG信号的时域特征代码,包括(RMS,WL等)(The time domain feature code for extracting EMG signals, including (RMS, WL, etc.))
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 简单的bp神经网络,是一个语音信号的简单建模和处理,结构深度是3层(simple MATLAB code example for BP network)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(BP neural networks for data classification -- speech feature signal classification)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 通过BP算法,实现对语音特征信号的数据分类(Through the BP algorithm, the realization of the classification of speech signals)
时频域统计特征
- 信号的时频域统计特征,可用于后续模式识别,特征选择,特征提取。(The time-frequency statistics of the signal can be used for subsequent pattern recognition.)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Data classification of BP neural network speech feature signal classification.)
脉搏波信号提取
- 对脉搏信号进行滤波处理后,再进行时域分析和频域分析,提取出脉搏信号的周期、峰值、频率等特征。(After filtering the pulse signal, time domain analysis and frequency domain analysis are carried out to extract the characteristics of pulse signal such as period, peak value and frequency.)
基于多信号小波变换分解的特征提取
- 实现对振动信号的小波变换分解的特征提取。(The wavelet transform decomposition of vibration signal is realized to extract its features.)
时域频域29个特征提取
- 利用matlab提取出频域和时域信号的29个特征(Using MATLAB to extract 29 features of frequency and time domain signals)
时域频域29个特征提取
- 利用matlab提取出频域和时域信号的29个特征,主运行文件feature_extraction,fre_statistical_compute和time_statistical_compute分别提取频域和时域的特征,生成的29个特征保存在生成的feature矩阵中。(Using MATLAB to extract 29 features of frequency-domain and time-domain signals, the main running files feature ex