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pulse
- 脉搏信号分析 （1）设计滤波器，实现对脉搏信号的噪声抑制和基线纠漂； （2）时域分析：波形特征检测； （3）功率谱分析：对消噪后的信号进行功率谱分析。要求计算信号的功率谱，功率谱峰值，峰值频率。 -Pulse signal analysis (1) design the filter, to achieve the pulse signal noise suppression and baseline drift correction (2) time-domain analy
wavepage
- 小波包分析提取振动信号中的分解，系数重构特征频率，以及能量谱分析计算-Wavelet packet analysis to extract the vibration signal decomposition coefficient reconstruction of the characteristic frequency, and calculate the energy spectrum analysis
ECG
- 心电信号分析 （1）设计滤波器，实现对心电信号的噪声抑制和基线纠漂。 （2）时域分析：R波检测算法与实现. （3）功率谱分析：对消噪后的信号进行功率谱分析。要求计算信号的功率谱，功率谱峰值，峰值频率。 -ECG Analysis (1) design filters to achieve noise suppression of ECG and baseline drift correction. (2) time-domain analysis: R-wave detectio
rtcmas_client
- 小波包分析提取振动信号中的特征频率，以及能量谱分析计算--wavelet packet analysis vibration signal from the characteristic frequency, and the energy spectrum analysis
Mechanical-fault-diagnosis-method
- 经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法, 该方法继承了EMD 和小波分析方法的各自优点, 通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态, 然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数, 以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中, 提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法, 并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明, 经验小波变换方法明显优于EMD方法, 能有效地分解出信号的固有模态。与EMD 相比较, 该