说明：matlab BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

说明：小波阈值去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。

db4小波频域 小波去噪 db4尺度 小波db4特征 频域阈值

说明：MFCC语音特征提取，通过Mel频率倒谱提取语音信号的特征信息

matlab 语音 mfcc 提取 特征

说明：语音识别是近年来发展非常迅速的一项计算机智能技术，广泛应用在语音控制、身份识别等多个领域。本次项目主要研究语音识别的预处理过程和特征参数的提取环节。通过对原始语音信号进行预加重和分帧、加窗，滤除低频干扰，提升对语音识别有用的部分，消除了部分噪音和失真。预处理之后进行信号的特征提取，主要选取了短时平均...

mfcc+GMM 信号识别 matlab-项目 语音信号应用 GMM说话人识别

说明：一些自适应信号处理的算法，有信道编码，调制，信道估计等，有较好的参考价值，用于信号特征提取、信号消噪，真的是一个好程序，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

pca 算法 编码 调制 程序 学习 提取 一个 参考 估计 一些 信号 特征 用于 价值 信道 适应 信号处理 真的 学习资料

说明：本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有...

pdf 本文 提出 用于 独立 成份 分析 特征 选择 滤波 方案 算法 分离 提取 信号 样本 数据 空间 分布 具有

说明：该算法是在Matlab平台上开发的，用于特征选择和后向选择，其主要目的是提取心电生理信号所表达的特定情感特征，以降低特征维度。

特征选择 后向选择 心电生理信号 情感特征提取

说明：模糊熵，为解决从信号中提取故障特征难的问题, 介绍了一种新的信号故障特征提取方法—— 多尺度熵( multi-scale entro py, 简称MSE) , 并将样本熵和多尺度熵分别应用于转子故障信号复杂性的度量, 以提取故障特征。试验数据 分析表明, 与样本熵相比, 多尺度熵更能有效地实现转子故...

特征熵提取 故障数据 多尺度模糊熵 多尺度-熵 故障度量

说明：基于matlab开发的特征选择算法，提取ECG（心电信号）的最有特征组合，降低特征维度。

特征选择算法 ECG 心电信号

说明：用于信号特征提取、信号消噪，信号维数的估计，处理信号的时频分析，供做算法研究人员参考，是一种双隐层反向传播神经网络，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比。

算法 神经网络 控制 提取 分析 参考 采用 估计 信号 特征 用于 处理 切比 直线 加权 反向 传播 研究人员