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TAnalysis
- 傅立叶功率谱法求纹理特征 可解压缩后直接执行-Fourier power spectrum method for texture features can be extracted directly after implementation
ARTnn
- 输入信号五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,得到识别出的信号类别,本例为2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一个,还可以看Art网络的扩展性。-input signal instantaneous information on five character
featrue7
- 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。-extract information based on the instan eous features : In the
vioce-signal-processing
- 录制自己的一段语音,时间控制在15秒到30秒左右;利用wavread函数对自己的语音进行采样,记住采样频率。 (1)画出原始语音信号的时域波形,而后以1秒为间隔,求出每秒数据的功率谱。 (2)根据语音信号特点,分别设计FIR及IIR滤波器,分别画出滤波器幅频和相频特性曲线。用设计的滤波器对信号滤波,画出滤波后时域波形。用sound函数回放语音信号。 (3)求出特征频段语音信号随时间变化的曲线(每间隔0.05秒求一次功率谱)。 -Record your own voice for
pulse
- 脉搏信号分析 (1)设计滤波器,实现对脉搏信号的噪声抑制和基线纠漂; (2)时域分析:波形特征检测; (3)功率谱分析:对消噪后的信号进行功率谱分析。要求计算信号的功率谱,功率谱峰值,峰值频率。 -Pulse signal analysis (1) design the filter, to achieve the pulse signal noise suppression and baseline drift correction (2) time-domain analy
powerspectrum
- 使用小波包变换分析两个信号的特征向量和各频率成分的功率谱-the analysis of two signals eigenvector and power spectrum using wavelet-packet transform
chap08
- ex6_1 ~ ex6_3二项分布的随机数据的产生 ex6_4 ~ ex6_6通用函数计算概率密度函数值 ex6_7 ~ ex6_20常见分布的密度函数 ex6_21 ~ ex6_33随机变量的数字特征 ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱 ex6_35 利用FFT直接法计算上面噪声信号的功率谱 ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱 ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识,并与理想结果进行比较 ex6_38 在置信度为0
Plaw
- 一维数据的分形参数分析,通过功率谱函数拟合的方式,获取反映数据分形特征的参数-fractal analysis of 1d data
argonglvpu
- 功率谱的ar特征提取,matlab程序文件说明。关键字:功率谱,ar特征提取,matlab-Ar power spectrum feature extraction, matlab program documentation. Keywords: power spectrum, ar feature extraction, matlab
EigenvalueDecomposition
- 基于矩阵特征值分解的功率谱估计包括特征向量估计和MUSIC估计,这两种估计方法均为非参数估计方法-Based on Eigenvalue Decomposition of power spectral estimation, including estimation and MUSIC eigenvector estimates, these two estimation methods are non-parameter estimation
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
QPSK_16QAM
- 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
TestWelchFM
- 周期图法在雷达信号处理、目标检测、以及目标跟踪中有重要作用。他的主要特点为从噪声中将所需要的周期信号的特征以功率谱的形式表征出来,通过设置合适的阈值可以代表目标。调频信号则是典型的脉冲压缩信号,其扩频特性使得其不易受噪声干扰。-Periodogram in radar signal processing, target detection, and target tracking plays an important role. His main characteristics will be
Shon
- 辐射噪声功率谱特征提取及系统实现Ship radiated noise power spectrum feature extraction and system implementation-Ship radiated noise power spectrum feature extraction and system implementation
identify
- 通信信号的调制信息包含在信号的瞬时幅度、相位、频率的变化之中,不同的信号其频谱也呈现不同的特征,通过提取瞬时幅度、相位、频率以及频谱的参数统计特征,可以识别不同的通信信号。通常是利用对瞬时幅度、瞬时相位,瞬时频率和信号功率谱进行某种变换而得到可以明显区分各种信号的特征参数。-Communication signal modulation information is contained in the signal instantaneous amplitude, phase, frequency
FFT
- 计算信号的谱特性,包括频谱特征及功率谱特征。-Calculate the spectral characteristics of the signal, including spectral characteristics and power spectral features.
spectrum
- 对功率谱的估计,可对图像,语音等多媒体文件进行功率谱计算后进行特征提取-Of the power spectrum estimate, the image, voice and other multimedia files after calculating the power spectrum feature extraction
FFT
- 对脑电信号的频谱分析,分析脑电信号的功率谱特征-The spectral analysis of the EEG power spectrum analysis of EEG
mmpsk
- 高效调制信号MPPSK,以及其功率谱特征-Efficient modulation signal MPPSK
8534
- 计算目标和海洋回波的功率谱密度,用于信号特征提取、信号消噪,Pisarenko谐波分解算法。( Calculating a target and ocean echo power spectral density, For feature extraction, signal de-noising, Pisarenko harmonic decomposition algorithm.)