说明：应用背景“指纹”，在其狭义的意义上留下了一个印象，由“摩擦脊”和“一人”，“手指”，从犯罪现场的指纹恢复是一个重要的方法，法医学。指纹是容易沉积在合适的表面（如玻璃、金属或石料磨光）的自然分泌的汗水从汗腺 ； ；这是目前表皮脊。在更广泛使用的术语，指纹的痕迹，从任何部分的人或其他与动物的摩擦脊的痕迹...
说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是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。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明：本代码是基于自编码在对于手写数字识别的基础上对于轴承故障信号的检测识别，信号来源于凯斯西储大学实验室，错误类型分为正常normal ，外圈错误OF，内圈错误IF，轴错误RF，一共分为是个级别
说明：Surf算法原理 (1)、构建Hessian矩阵 Hessian矩阵是Surf算法的核心，为了方便运算，假设函数f(z，y)，Hessian矩阵H是由函数，偏导数组成：判别式的值是H矩阵的特征值，可以利用判定结果的符号将所有点分类，根据判别式取值正负，来判别该点是或不是极值点。在SURF算法...
说明：灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 ...
说明：应用背景在这个实验中，你使用的顺序序列的能量概念的分类语音为浊音和清音帧。这是通过将你的选择的语音信号分为短帧和通过计算每个帧的平均功率来完成的。如果其平均功率超过了由用户选择的阈值电平，则该特定帧中的语音将被声明为。否则就是宣布清音。更具体地说，如果一个框架有氮的样品，然后这些样品的平方值被添加和...
说明：在声学事件检测中， 采用基于短时能量和短时过零率的端点检测方法和基于动态时间规整算法的情况下， 对鸟叫声、 人说话声和车辆驶过声这三类声学事件进行检测。 在不加噪声的情况下， 基于时域特征的识别准确率是88.89%， 基于频域的识别准确率是83.33%， 基于时频域特征的识别准确率是77.78%。 ...