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WaveletDSP
- 小波变换具有良好的时—频局部性，是分析奇异信号的重要方法定点DSP在工程中的厘用士分背通，具实现小波变换可以满足工程是实时性的要求文中简要介绍了小波变换理论及算法，并结合TI公司的16位定点说明算法的实现。 -Wavelet transform has a good time- frequency localization, is to analyze the singular signal an important means of fixed-point DSP in engineeri
wavelet_report
- 信号处理是结构健康监测系统一个重要组成部分。小波变换作为有效的信号处理工具能对被分析信号进行更细致分析，获得比傅立叶分析更多的信号特征。将小波分析应用于航空结构材料的结构健康监测中，对检测信号进行时频局部化处理，获得与结构状态相联系的特征。-Signal processing is a structural health monitoring system an important part. Wavelet transform as an effective signal processing
RobotPLocalization
- 一种用于机器人定位的卡尔曼滤波算法，英文版，讲的很详细。-For a robot localization of kalman filtering algorithm, in English, speak very detailed
ExtendedKalmanFilter
- 一种扩展卡尔曼滤波算法,很简单，方便学习。-ExtendedKalmanFilter algorithm for a robot localization , in English, speak very detailed
An-improved-Hilbert-Huang-method-for-analysis-of-
- The Hilbert–Huang method is presented with modifications, for time-frequency analysis of distorted power quality signals. The empirical mode decomposition (EMD) is enhanced with masking signals based on fast Fourier transform (FFT), for separat
matlab小波变换程序
- 小波变换(wavelet transform，WT)是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的"时间-频率"窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间(空间)频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了