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讲述谐波检测的方法，利用小波变换的方法检测突变点-About the harmonic detection method using wavelet transform to detect mutations
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利用小波变换含有突变点的信号进行谐波检测，得到信号突变时刻-Wavelet transform the signal with the harmonic mutations detected by the signal point mutation
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传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提
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离散小波变换和FFT变换的混合算法，对谐波分量进行分析，求出各平稳谐波分量幅值及时变信号的发生时间-Hybrid algorithm of discrete wavelet transform and FFT transform analysis of the harmonic components, the calculated steady harmonic component amplitude and time-varying signal occurred
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Harmonic wavelet transform
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通过实验表明小波包变换能精确地从谐波信号中分离出基波，并能根据需要分离出任意谐波信号，是一种很好的电力系统谐波分析工具。-Experiments show that wavelet packet transform can accurately isolated in harmonic signal wave, and can according to need to separate out any harmonic signals,It is a kind of very good pow
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基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，采用了小波去噪的思想，使用混沌与分形分析的例程，阵列信号处理的高分辨率估计，一种流形学习算法（很好用）。- Dual-line interpolation FFT harmonic analysis kaiser windows, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Using wavelet deno
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基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，采用了小波去噪的思想，使用混沌与分形分析的例程，阵列信号处理的高分辨率估计，一种流形学习算法（很好用）。- Dual-line interpolation FFT harmonic analysis kaiser windows, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Using wavelet deno
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Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，matlab开发工具箱中的支持向量机，Pisarenko谐波分解算法。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, matlab development toolbox support vector machine, Pisarenko harmonic decomposition algorithm.
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利用小波变换对谐波进行检测，实现谐波检测的功能，经检验此程序可以完美运行-
The function of harmonic detection is carried out by using wavelet transform to test the harmonics, and the program can be tested perfectly
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