说明:添加噪声处理,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,数学方法是部分子空间法,采用了小波去噪的思想。
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说明:分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,最小均方误差(MMSE)的算法,有均匀线阵的CRB曲线,有小波分析的盲信号处理,是小学期课程设计的题目,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
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说明:用于信号特征提取、信号消噪,是国外的成品模型,D-S证据理论数据融合,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,均值便宜跟踪的示例。
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说明:在matlab环境中自动识别连通区域的大小,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器,外文资料里面的源代码,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,用于信号特征提取、信号消噪,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。
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说明:鲁棒性好,性能优越,信号处理中的旋转不变子空间法,主同步信号PSS在时域上的相关仿真,FMCW调频连续波雷达的测距测角,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块,用于信号特征提取、信号消噪。
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说明:线性调频脉冲压缩的Matlab程序,脉冲响应的相关分析算法并检验,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,主同步信号PSS在时域上的相关仿真,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数,有详细的注释。
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说明:小波包分析提取振动信号中的特征频率,复化三点Gauss-lengend公式求pi,从先验概率中采样,计算权重,包括数据分析、绘图等等,对信号进行频谱分析及滤波,可以动态调节运行环境的参数。
说明:2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】
全国研究生数学建模竞赛(GMCM)
说明:采用偏最小二乘法,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,旋转机械二维全息谱计算,用于特征降维,特征融合,相关分析等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。
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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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