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非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究
- 非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究,博士论文,可以
周期信号的傅里叶分析
- 周期的或非周期的信号分析在科学研究和工程技术中一直是最重要的和最基本的任务之一，傅立叶分析是一种常用的分析信号特征的方法。通过傅立叶变换的方法将信号在时域与频域之间互相转换是一种常用的手段，一些在时域中难以分析的号，在频域中可以清楚地分析它的特征。
MSK信号的数字解调新方法
- 近年来通信信号的数字解调技术引起了人们的广泛关注, 本文根据M SK 信号的数学特征, 提出了一种基于MSK 信号特殊点FFT 的实部或虚部比较判决的方法来实现M SK 信号的数字解调。推导了在高斯白噪声背景下该方法的误码情况。计算机仿真结果表明该算法是简单、有效的。与传统的M SK 最佳解调方法相比本算法对载波频偏不敏感, 可以应用于一些通信侦察和截获的场合。
Gabor变换在模态参数辨识中的应用
- 对Gabor时频变换在模态参数辨识中的应用进行了探讨,将基于Gabor系数展开的时频滤波方法作为参数辨识的前处理手段之一,该方法对于平稳、非平稳信号都适用。根据信号在时频域内的分布特征,可以直接观测系统的频率分布情况、模态密集程度、能量聚集性、各通道响应信号所含特征量的多少等信息,从而对响应信号的特征构成进行初步判断,并通过剔除、截取等操作实现对响应信号的滤波,更有利于模态参数的辨识。
leidatezhengtiqu
- 雷达信号的特征提取，来实现模式识别，源程序-Radar signal feature extraction, to achieve pattern recognition, source
nannvshengshibie
- 本文通过对男性和女性声音的语音特征的研究，发现男女声的基音频率存在较大的差异，并设计了基于基音频率分析的男女声识别系统。男女声识别系统由以下三个模块电路构成：话筒放大器，低通滤波器，半波整流电路，单片机测量控制模块。话筒放大器采用NE5532P音前置芯片，对语音信号进行放大；八阶低通滤波器MAX293完成基音信号的提取；单片机STC12C5410AD实现频率测量和控制输出功能。经仿真与电路实测，男女声的识别效果良好。-In this paper, the voices of male and f
ARAC
- 语音识别中的语音信号特征提取和选择是关系到语音识别模型性能的一个重要问题。音信号的特征提取是解决时域信号的数字表问题，特征选择则是在多个特征中选择有的特征为后继的模式划分部分提供数据。-Speech recognition in speech signal feature extraction and selection in relation to the performance of speech recognition model of an important issue. Audio
jingeiARTYU
- 本资料的功能为：运用数学统计方法和时间序列分析方法对原始振动信号进行分析，获取相应的时域，频域，频域及时间序列模型参数并以此作为特征参数，然后运用距离区分技术进行评估，选取敏感的特征参数作为ART-similarity分类器的输入并进行训练，最后便可识别出设备的性能状态。 基于YU范数对承不同预紧状态的分析，针对进给系统所采集的数据样本事先不知其对应的状态时，则可利用基于YU范数的ART-Similarity监督分类器对其进行诊断分析。针对基于Yu范数ART-Similarity的算法
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- 在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上, 介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术,并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进. 通过对现场实测故障信号的分析,表 明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果,能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号, 为离心机的故障诊断提供了一种新的思路.-After a brief introduction WH-800 centrifuge basic structure and working principle, base
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
基于C语言的特征点提取程序
- 本程序是利用C语言对各种信号数据的特征点提取程序，利用C语言来实现。(This procedure is the use of C language for a variety of signal data feature extraction procedures, using C language to achieve.)
31175278moulationclassification
- 主要是实现调制识别，区分几种常用的数字调制信号。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，见图。 文件夹classification rate simulink中：运行main.m文件 可以得到正确识别率 见图。(It is mainly to realize modulation recognition and distinguish severa
m_f
- 在数字信号接收中，滤波器的作用有两个方面，使滤波器输出有用信号成分可能强；抑制信号带外噪声，使滤波器输出噪声成分可能小，减少噪声对信号判决的影响。对最佳线性滤波器称为匹配滤波器。在数字通信中，匹配滤波器具有广泛的应用。因此匹配滤波器是指滤波器的性能与信号的特征取某种一致，使滤波器输出端的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值最大。(In the digital signal reception, the function of the filter has two aspects, which mak
aedmd
- 欢迎大家下载学习，真的是一个好程序，小波包分析提取振动信号中的特征频率。( Welcome to download the study, Really is a good program, Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency.)
gdcji
- 用于信号特征提取、信号消噪，模式识别中的bayes判别分析算法，连续相位调制信号(CPM)产生。( For feature extraction, signal de-noising, Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Continuous phase modulation signal (CPM) to produce.)
高密度脑电信号预处理及特征提取方法研究
- 脑电 matlab 特征提取 运动想象和运动执行(Electroencephalogram Matlab feature extraction Sports Imagination and Execution)
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
卫星通信中数字调相信号调制方式识别方法研究
- 针对数字卫星常用的 7 种通信信号调制方式(QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM、16APSK、32APSK)，对零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值、四次方谱、幅度、高阶累积量四种特征参数进行了分析，提出了一种联合特征参数的信号调制识别方法．(Aiming at seven communication signal modulation modes commonly used in digital satellite (QPSK, 8PSK, 16QAM, 32QAM, 64QA
Matlab神经网络方面案例分析
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类,可以帮助到学习Matlab的人们
bp神经网络，小波变化
- 小波变换提取特征信号用bp神经网络进行故障诊断(Bp neural network is used for fault diagnosis of feature signal extracted by wavelet transform)