说明：应用背景异构蜂窝网络hetnets，作为的一个组成部分，第三代合作伙伴计划（3GPP）长期演进（LTE）规范，已经成为一种很有前途的解决方案，满足便携式手持设备的数量爆炸式上升和媒体丰富的无线数据业务日益增长的需求。总的来说，是一个宏观层面，包括大型的宏单元，其中每个单元是用小细胞多层次（如微微，毫...

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说明：应用背景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关键技术%%  test the compressing characters of the chirp%%  TestChir...

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说明：小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变...

说明：2017年研究生数学建模竞赛B题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：这种方法给出了利用 Gabor 的人脸识别算法小波变换的人脸特征提取和支持向量机(SVM) 的人脸识别，Gabor 小波系数用来表示当地的面部特征。实现的算法如下： 首先，人脸面部特征点位于大致通过使用一组节点模板。第二，Gabor 小波系数提取人脸面部特征的每一点，和所有的 Gabor 小波系数...

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说明：本论文的研究目标是小信号稳定性分析双馈的感应发电机 （DFIG） 装备下最大功率跟踪用频域分析法，风力发电机组时域仿真方法和 Prony 方法。在频率域分析方法中，首先由 MATLAB ® / SIMULINK 软件搜查稳态工作点和线性化的模型。然后特征值计算了小信号稳定性分析。在时域仿真的方法，通...

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说明：利用自然梯度算法，鲁棒性好，性能优越，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，构成不同频率的调制信号，基于互功率谱的时延估计。

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说明：应用背景关于医学图像进行边缘提取的一个简单有效的方法！！关键技术经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，...

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说明：在模式识别和机器学习中，特征向量是表示某个对象的数值特征的n维向量。机器学习中的许多算法需要对象的数字表示，因为这样的表示便于处理和统计分析。当表示图像时，特征值可能对应于图像的像素，而当表示文本时，特征可能是文本的出现频率

说明：资源描述语音信号是人类需要和其他人分享他们的感受、情感和交流的必要的，因此分析语音信号在时域和频域都是非常必要的。的特点也非常重要的是要知道的基本特征的信号。常用的方法是线性预测编码（LPC），Mel频率倒谱系数（MFCC）等，有助于我们提取语音信号的特征。

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