搜索资源列表
shuju
- 文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat 算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT）算 法结构特征，提出了一种离散小波的快速变换算法，给出了相应的算法步骤。从数学理论上进行了论证，并把该算法 应用到静态图像处理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的实用价值。 关键词：小波分析；Mallat 算法；快速小波算法 图像处理 中图分类号：TN914 文献标识码：A 1 引言 小波分析是近十多年来迅速发展起来的新兴学科和信号分析理论，是继傅里叶分析方法之后的重
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
wj
- 利用matlab编写的小波分解分频和除躁程序，分为高低频率，并除去噪声，达到较好的效果。
小波分析--黄变换程序
- 首先，找出 上所有的极值点，然后用三次样条函数曲线循序连接所有的极大值点，得到信号 的上包络线 ，采用同样的方法连接所有的极小值点，得到 的下包络线 。循序连接上、下两条包络线的均值可得到一条均值线 ： （7－1） 再用 减去 得到 ： （7－2） 如果 满足IMF的两个条件，则 即为第一阶IMF，一般来说， 并不满足条件，此时，
对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序
- 对轴承故障振动信号的matlab小波分析程序，能完成对故障特征频率的提取,Of bearing fault vibration signals matlab wavelet analysis procedures, can finish on the fault characteristic frequency extraction
powerspectrum
- 使用小波包变换分析两个信号的特征向量和各频率成分的功率谱-the analysis of two signals eigenvector and power spectrum using wavelet-packet transform
xiaobobaofenjie
- 本程序重构各层低频和高频系数，画功率谱，横坐标为频率，纵坐标为功率，小波包分解最后一句是为显示小波包四层分解树结构-Reconstruction of the procedural layers of low and high frequency coefficients, draw power spectrum, the abscissa is the frequency, the vertical axis is power, wavelet packet decomposition is
harmonic_3
- 用于谐波小波提取特定频率信号，还可以用于滤波等-Harmonic Wavelet Extraction for a specific frequency signals, but also can be used for filtering, etc.
wavelet
- matlab小波变换实例，用mallat快速算法将其进行频率分割，最后将低频重组，最后去噪效果-matlab wavelet transform instance, with mallat fast algorithm to the frequency division, and finally to low-frequency reorganization, the final denoising
wavelet
- 应用小波理论进行模态分析，求出固有频率和阻尼比-modal analysis use the wavelet method
waveletpacketsZHH
- ｗａｖｅ：小波包分解，对信号进行小波包分解，将信号按频率成分分解出来，并且估计小波包能量-wave: wavelet packet decomposition, wavelet packet decomposition of the signal, the signal decomposition by frequency components out, and the estimated wavelet packet energy
MFCC_DWT
- 基于频率到谱技术的离散小波变换的音频识别技术-Frequency to the spectral techniques based on discrete wavelet transform audio recognition technology
jiangzao
- 小波不同于传统的傅里叶变换和短时傅里叶变换，它具有随信号频率变化的时间频率分析能力，因此可以用来去噪！-This program implement the function of the interference of the noise！
小波变换
- 小波变换 信号处理 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。(Wavelet transform signal processing through the telescopic translation operations to signal (function) step by step multi scale refinement, the final breakdown of ti
小波分解重构
- 小波分解重构，可以作为研究小波频率的一个重要参考，但是注意，该代码分解出来的高低频系数不能完全当作滤波器使用，只是参考。(Wavelet decomposition and reconstruction can be used as an important reference for studying wavelet frequency, but attention is paid to the high and low frequency coefficients decomposed by
--4层--db4--20db--
- 小波阈值去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力(Wavelet threshold denoising)
Weak signal detection
- 针对强噪声背景中弱信号检测问题，在传统检测方法基础上，提出了基于联合去噪和频率调制的微弱信号检测方法。搭建自相关和小波阈值变换联合去噪系统，极大程度抑制了噪声对检测结果的不利影响。利用频率可调标准信号调制待测信号频率，使得被测信号与检测系统策动力信号的频率差满足检测条件，打破了利用Ｄｕｆｆｉｎｇ 振子检测系统只能检测与系统策动力频率相近信号的限制。(In order to solve the problem of weak signal detection in strong noise bac
Desktop
- 西储大学轴承数据，故障特征频率明显，与理论值基本符合。(The bearing data of Xichuan University have obvious fault characteristic frequency, which is basically in accordance with the theoretical value.)
xiaobo
- 对故障数据的小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列，并进行降噪处理。(After wavelet packet decomposition and signal reconstruction, wavelet packet energy feature extraction and wavelet packet decomposition, the fault data can be rearranged according to the frequ
二维小波分解
- 二维小波分解matalb代码，用于分解离散数据成不同高低频率