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Pronynalysis
- Prony分析是获取系统振荡模式特征的一种非常有效的方法，它可以通过给定输入信号下的响应直接估计系统的振荡频率、衰减、幅值和初相位。本文基于Prony算法提出一种用振荡模式能量级鉴别电力系统大干扰下主导低频振荡模式的方法。-Prony analysis acquisition system oscillation mode features a very effective way, It can set the input signal to the estimated direct resp
cp0102_sinpulse_one
- 产生固定持续时间的正弦脉冲，先给出要产生的脉冲信号的特征参数
tiqu
- 提取信号七个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，一个信号段的归一化瞬时频率功率谱密度的最大值，根据信号 QPSK 和16QAM在 XI 轴投影的不同表现，提出特征参数。-Extraction based on instantaneous information signal of seven
moulation_classification
- 主要是实现调制识别，区分几种常用的数字调制信号，包括ASK,FSK,PSK,QAM。含有两个文件夹 其一为特征参数的仿真；其二为正确识别率的仿真。 文件夹key feature simulink中： 运行程序会得到各特征参数之间区分图 从图中可看到特征参数的有效性。 文件夹classification rate simulink中： 运行main.m文件 可以得到正确识别率 -Mainly to achieve modulation recog
emd
- 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, 简称EMD))方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解, 无须预先设定任何基函数。-Empirical Mode Decomposition
BP
- BP神经网络实现数据分类，实现语音特征信号的分类-BP network realize voice feature classification
BPDLX
- 神经网络30案例 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-Cases of 30 cases of neural network BP neural network data classification- voice characteristic signal classification
neture-network
- 神经网络 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-neture network
BP.zip
- 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类,The case of BP neural network data- voice characteristics signal classification
330
- 提出了将信号进行相空间重构后再采用奇异值分解, 对分解后的主成分进行包络分析, 从而提取信号的隐含特 征的方法, 并将该方法应用于齿轮的局部故障振动特征信号的提取中。数值仿真实验结果表明, 该方法能有效提取强背景 信号及噪声中的弱冲击特征信号, 是一种有效的弱信号特征提取方法。采用该方法对齿轮振动信号进行故障特征提取与识 别, 结果与实际情况相符。-Signal implicit characteristic of phase space reconstruction, and th
signal-charactar
- 基于MATLAB用于提取语音信号的特征参数如倒谱，语谱等，可以方便的检测出语音信号的基频，共振峰。-Cepstrum based on MATLAB is used to extract the characteristics of the speech signal parameters such as language spectrum, can easily detect the speech signal fundamental frequency, formant.
bispectrum
- 用c实现的提取信号的双谱，进而可用于信号特征提取和识别-With c realize the dual spectrum signal extraction, and thus can be used for signal feature extraction and recognition
BISPECI
- 双谱间接法的matlab实现，在用信号的特征提取上，可以直接调用。-Bispectral indirect method matlab realize, in a signal feature extraction, it can be called directly.
BP
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- speech feature signal classification
matlab_xiaobobao
- 一段小波包程序源码，用于提取故障特征信号值和图形化-Some wavelet packet program source code, used to extract fault characteristic signal values and graphical
mmpsk
- 高效调制信号MPPSK,以及其功率谱特征-Efficient modulation signal MPPSK
ecg_r
- 对ecg信号进行预处理，并检测ecg的r波，并进行特征提取，并在图中进行标注-On ecg signal preprocessing and detection of r ecg wave, and feature extraction, and marked on the drawing
ecg_pqst
- 对ecg信号进行预处理，并检测ecg的pqrs波，并进行特征提取，并在图中进行标注-On ecg signal preprocessing and detection of pqrs ecg wave, and feature extraction, and marked on the drawing
emg
- 对emg信号进行预处理，并检测EMG的特征点，并在图中进行标注-For emg signal preprocessing and detection of EMG feature points, and marked on the drawing
阵列信号处理的理论和应用
- 阵列信号处理的目的是通过对阵列接收的信号进行处理，增强所需的有用信号，抑制无用的干扰和噪声，并提取有用的信号特征及信号所包含的信息。与传统的单个定向的传感器相比，传感器阵列具有灵活的波束控制、高信号增益、极强的干扰抑制能力以及高空间分辨能力等。(The purpose of array signal processing is to enhance useful signals required by the array, to suppress unwanted interference an