说明：地震信号处理，虚同相轴方法预测层间多次波，将数据分成上下两部分，利用相关和褶积的原理预测出层间多次波。预测信号和原始信号在相位和振幅上存在差异，用L1范数匹配法进行匹配，其中，提供了两种方法解病态方程，分别为高斯-赛德尔方法和正则化方法。

地震信号处理 虚同相轴 和褶积 预测信号 高斯-赛德尔方法 正则化方法

说明：本文综述了心音检测技术以及现代数字信号处理方法(谱估计、联合时一频分析、小波分析、模式识别)在心音信号分析中的应用及研究进展。

频信号检测 sound 时频分析 心音信号分析 心音-识别

说明：主要内容包括波束形成、DOA估计、相干信号的DOA估计、二维DOA估计、宽带阵列信号处理、阵列多参数估计等

波束形成 波束形成、DOA估计 相干信号 二维DOA 宽带阵列信号 阵列

说明：利用神经网络预测时间序列，以太阳黑子和实际的转子故障信号为例，matlab编程

太阳黑子预测 neural-network 转子 rotor--in-matlab wv-SVM

说明：资源描述时间序列是基于已观测的振动信号，采用arma模型来对观测到的信号进行拟合训练，得到较好的模型，然后进行预测，ARMA模型适合短期预测，并且效果较好。现在已经广泛应用在机械振动的预测和处理。该程序可以实现对未来振动信号的预测。

matlab 模型 ArmA 基于 预测 故障

说明：线性预测倒谱系数（Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC）是线性预测系数（Linear Prediction Coefficient,LPC）在倒谱域中的表示。该特征是基于语音信号为自回归信号的值设，利用线性预测分析获得倒谱系数。

lpcc文件 线性预测系数 声道谱-LPCC lpcc倒谱系数 线性预测倒谱

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

matlab 分类 神经网络 语音 bp 数据 信号 特征

说明：用小波神经网络变换对时间序列信号进行预测，并做了测试，效果很好，请参考

时间序列预测 小波神经 wnn 神经信号 小波时间序列

说明：解耦，恢复原信号，阐述了负荷预测的应用研究,实现了对10个数字音的识别，多姿态，多角度，有不同光照,包括随机梯度算法，相对梯度算法，数值分析的EULER法，有借鉴意义哦，单径或多径瑞利衰落信道仿真。

算法 识别 euler 相对 应用 分析 实现 预测 数值 包括 随机 姿态 研究 信号 不同 个数 阐述 借鉴 梯度 负荷 恢复 光照 意义 多角度 单径或 解耦 字音

说明：EMDDBN所有程序，用于进行对时序信号的预测，里面包括了测试所用的数据

EMDDBN 时序预测 预测