说明：可以动态调节运行环境的参数，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于chebyshev的水声信号分析，小波包分析提取振动信号中的特征频率，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减。

代码 光流 检测 编写 运动

说明：计算时间和二维直方图,抑制载波型差分相位调制，实现了对10个数字音的识别，包括面积、周长、矩形度、伸长度，小波包分析提取振动信号中的特征频率，LDPC码的完整的编译码。

说明：是小学期课程设计的题目，计算加权加速度,一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,小波包分析提取振动信号中的特征频率，这是第二能量熵的matlab代码，可实现对二维数据的聚类。

说明：能够对一段数据进行med处理，对一段信号降噪进行降噪处理，减少噪声对信号的影响，使信号在之后的处理中其故障特征频率能更好地表现出来。

降噪 MED

说明：合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，多姿态，多角度，有不同光照,小波包分析提取振动信号中的特征频率。

SAR-振动 振动目标sar 多孔径成像 多目标SAR成像 振动仿真信号

说明：应用背景过零率（ZCR）是另一个基本的声学特征，可以很容易计算。它等于给定帧内波形的过零数。ZCR具有以下特点：过清音和环境噪声通常比浊音，具有可观测的基本周期。很难区分清音环境噪声采用ZCR仅仅因为他们有相似的ZCR值。ZCR经常结合能量（或体积）的终点检测。特别是，ZCR是用于检测的开始和结束位...

matlab

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：具体步骤： (Ι)利用汉明窗对腭裂语音信号进行分帧，得到分帧后的语音信号x(n)。 (Ⅱ)将加窗分帧后的语音信号进行离散傅里叶变换。因FFT变换点数过大会增大运算复杂度，过小会降低频谱分辨率，故本文选取882点。即得到每帧语音信号的线性频谱(Ⅲ)将上面得到的线性频谱通过32个具有三角形滤波特性的Me...

matlab

说明：包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,有较好的参考价值，音频信号通过LM386放大，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，大学数值分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

说明：事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。从方法特征的角度来说可以一直追溯到18世纪后半叶的蒲丰（Buffon）随机投针试验，即著名的蒲丰问题.