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dwt_svd
- MATLAB程序；图像的小波系数提取，然后进行奇异值分解，得到图像的特征系数。-MATLAB program wavelet coefficients of the image extraction, and singular value decomposition, image feature coefficients.
signal-spectrum-estimation-
- 特征空间方法是现代谱估计的重要方法之一。针对噪声中的复正弦信号的模型，通过特征矢量的方法进行信号空间的分解。通过将信号空间分解为谐波信号空间和噪声信号空间这两个相互正交的空间的方法进行谱估计。Pisarenko,Music,ESPRIT算法都是这一类方法的重要算法。我们通过对不同算法进行比较分析不同算法在各种状况下的表现性能。并针对ESPRIT算法的各种改性和提升进行对比和测试。-Feature space is one of the modern spectral estimation met
QR-decomposition
- QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法,-QR decomposition
eemd
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法。它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。EMD方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解，因而在处理非平稳及非线性信号序列上具有很高的信噪比，体现出非常明显的优势。-Empirical Mode Decomposition (EMD) is a signal analysis method proposed by the U.S. N
Caculating_Eigenvalue_Eigenvector
- 求矩阵的特征值和它的特征向量，采用的是QR分解-using QR decomposition to caculate eigenvalue and eigenvector of the matrix,but it is only hold when the eigenvalues of the matrix is real
DWT-watermarkzip
- 小波分析是从傅立叶分析发展出来的一种新的时间频率分析方法，由于它的多尺度分析特征，又被称为时间尺度分析方法。小波变换的基本思想是将原始信号经伸缩及平移后，分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号，这些子带信号具有良好的时域、频域局部特性，这些特征可用来表示原始信号的局部特征，进而实现对信号时间、频率的局部化分析。-DWT-watermark method
classical_music_1
- 阵列信号处理中MUSIC算法估计DOA,MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。-Array signal processing MUSIC algorithm for DOA estimation,MUSIC algorithm is a method of feature space based on matrix decomposition. From the geometric point
qiyizhi
- 对加噪信号进行奇异值分解。对奇异值计算其熵特征-Plus noise signal on the singular value decomposition. Calculate the entropy for the singular value feature
EOF
- 经验正交函数分解，带例子，分析要素场空间主模态和时间演变规律，分离主要特征-Empirical orthogonal function decomposition, with examples, analyzes the main elements of the modal field space and time evolution, the main features of separation
tuxiangfenxi
- 在matlab中对大量的轴承故障的特征信号进行小波包分解，提取特征值，并建立神经网络训练，最终可由网络进行故障的分析-In matlab large number of bearing fault characteristic signal wavelet packet decomposition, extract characteristic values, and the establishment of neural network training, and ultimately by
MUSIC
- music算法：矩阵特征空间分解，在空间谱域求取谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。-music algorithm: Matrix feature space decomposition, in the spatial spectral domain to strike a maximum spectral function, its spectral peaks corresponding to the angle that is DOA angle estimate.
BIDIRECTIONAL_SMOOTHNESS_MUSIC
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_1
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_2
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
OpenGL
- 在VC++开发平台下，基于OPenGl开发包实现绘图功能，完成点云数据的绘制后，通过张量分解实现特征点检测-In VC++ development platform, based on the OPenGl development kit graphics, drawing completion point cloud data, through the tensor decomposition to achieve feature point detection
DCTlicheng
- 研究表明，构成K一L变换矩阵的向量也就是ToePhtz矩阵的特征向量。与此同时，离散 余弦变换矩阵逼近于ToePutz矩阵的特征向量矩阵，所以离散余弦变换矩阵与自然图像的 K一L变换矩阵十分相似。经过离散余弦变换后的变换系数块的协方差矩阵Cy非常接近对角 阵，即除了对角线元素以外，其它很多元素都近似为0，并且在左上角集中了主要能量。这 反映了自然图像大部分区域变化不大，亮度突变只占少数，即图像能量以低频成分为主的特 性。通过变换后的量化，舍弃对视觉效果影响较小的次要信息，可达
dt_cwt-texture
- 基于纹理特征的图像检索源码，用双树复小波（DT－CWT）三级分解提取图像的纹理特征-Texture-based image retrieval source code, using dual tree complex wavelet (DT-CWT) to extract texture features three levels of decomposition
emd
- 经验模态分解，依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，给出本征函数。-Empirical mode decomposition, based on the data itself characteristic time scale for signal decomposition, given the intrinsic function.
EMD
- 程序运用matlab语言，读取了电流数据，并对电流数据进行了经验模态分解，观察分解各层的特征-Program using matlab language, read the current data, and current data were empirical mode decomposition, the decomposition observed characteristics of the layers
MUSIC
- MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列，但是原