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Hilbert-Huang希尔伯特黄变换(HHT)的Matlab实现
- 代码中的plot_hht函数实现了Hilbert-Huang变换(HHT)，HHT就是Hilbert-Huang Transform（希尔伯特黄变换），美国航天航空局黄鳄教授发明的，大概的过程是：先对信号进行经验模态分解（Empirical mode decomposition －EMD），得出本征模态函数（IMF intrinsic mode function），再对本征模态函数进行希尔伯特变换，从而过进一步得该信号的希尔伯特谱、时频
基于TMS320VC5402的相关算法程序
- 基于TMS320VC5402 DSP平台的广义平稳信号的相关算法的C语言实现,在CCS里调试通过-TMS320VC5402 DSP platform based on the generalized smooth signal correlation algorithm in C language, debugging through CCS Lane
traditionalsp
- 语音信号的频域处理,语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。 -voice signals in the frequency domain processing, voice
muatual_information_ICA
- 互信息盲源分离，这基于这么一个事实，混合信号的互信息最小时，意味着信号独立。可以参考有关书籍。在google里面，搜索mutual information blind source separation.即可搜到文章。-mutual information Blind Source Separation, such a fact-based, mixed-signal information in the most hours of e
Invariant
- FWT_Stat用信号的平稳位移计算二进小波正变换 MM2_DWT图像的二进小波变换的模极大-FWT_Stat using signal to the smooth displacement dyadic wavelet transform is the two images MM2_DWT Progressive wavelet transform modulus maxima
svm_v0[1].55beta.tar
- 用于进行所谓的支持向量机的分析，关键是对信号进行分类，用于处理非线性非平稳信号-used for the so-called support vector machines, the key is the signal classification for handling nonlinear non-stationary signals
kalmanfilte221
- 语音合成与识别，适合非平稳信号,卡尔曼滤波用于语音增强算法，matlab,-speech synthesis and recognition, suitable for non-stationary signals, Kalman filtering algorithms for speech enhancement, Matlab,
hosa1
- 信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型；常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等；离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构；IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计，以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的IlR滤波器设计等；FIR滤波器设计包括基于窗函数、频率抽样法和切比雪大逼近法的FIR滤波器设计；平稳信号分析包括经典功率谱估计、基于参数模
amexpo1s.amexpo2s.amgauss.amrect
- 在ＭＡＴＬＡＢ中非平稳信号的调用函数，生成以Ｔ０为中心的双边指数调幅信号-MATLAB Central Africa in a smooth signal transfer function, T0 generation to the center of the bilateral index AM signal
hht2002
- 希尔伯特-黄变换的代码，适用于分析非平稳信号-Hilbert-Huang Transform code applicable to the analysis of non-stationary signals
cyclic2
- 基于matlab实现的循环谱估计算法，可以对具有循环平稳特点的信号进行参数估计，如直扩信号和周期调制信号。-based on the cycle of Matlab achieve spectral estimation algorithm, be right circle with a smooth characteristics of the signal to estimate the parameters, such as DS
xiaobobianhuanyuyingyong
- 某一直升机齿轮箱上的早期损伤的特征是，在伴随振动信号上产生一个可变周期的非平稳扰动信号。要求按此特征构造一组有物理意义的数据仿真早期故障信号，应用小波变换技术分析故障的特征和发生时刻。-a helicopter gearbox early on the characteristics of the injury, In addition to the vibration signal produced a variable cycle
shiyufenxizaifeipingwenxinhaozhongdeyingyoug
- 时域分析在非平稳信号中的应用主要讲述了非平稳信号的时域分析方法。-Time-domain analysis of non-stationary signals in the application focuses on the non-stationary signals in time domain analysis method.
doarima
- ARIMA模型，用来对非平稳信号的功率谱估计，很有用！-ARIMA model, used for non-stationary signals in power spectrum estimation, very useful!
ST_Its_Application
- 非平稳信号时频分析中的S变换实现的例程及应用-Non-stationary signal analysis of time-frequency S transform realization and application of routine
emd
- 我自己编写的基于经验模态分解的特征提取算法，EMD算法是把非平稳信号转化成平稳信号的分量和的一种方法。-I have written based on the empirical mode decomposition of the feature extraction algorithm, EMD algorithm is non-stationary signal into a smooth signal component and
spectrumanalysis
- 现代信号分析中,对于常见的具有各态历经的平稳随机信号,不可能用清楚的数学关系式来描述,但可以利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做功率谱估计(PSD)。它是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典功率谱估计(非参数估计)和现代功率谱估计(参数估计)。功率谱估计在实际工程中有重要应用价值,如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜
fourierCyclic
- 对信号进行短时傅立叶变换，输出的序列在进行循环平稳处理，最后用mesh函数进行3维画图。
RLS
- 递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小，这使得RLS算法对非平稳信号的适应性要好。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均，因此，所得出的最优滤波器依赖于用于计算平均值的样本数，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此稳定环境下LMS（NLMS）算法在不同计算条件下的结果是一致的-Recursive least-mean-square (RLS) algorith
Time_Frequency_toolbox
- 非平稳信号分析之时频分析工具箱，附加使用说明文档。Time-Frequency toolbox, with reference guide.-Non-stationary signal analysis of time-frequency analysis toolbox, additional use of documentation. Time-Frequency toolbox, with reference guide.