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hareresholddenoising
- 对信号进行小波分解，用硬阈值方法去除噪声，进而提高精度-right signal wavelet decomposition, with a hard threshold to remove noise, and to improve accuracy
hht.rar
- hht变换，hht变换是利用经验模态来进行分解，从而进行信号分析。,HHT transform, hht transform is the use of empirical mode decomposition to carry out in order to carry out signal analysis.
dqfenjie
- 对信号虚构三相，并进行瞬时无功功率分解，DQ分解-Fictitious three-phase signal and instantaneous reactive power decomposition, DQ decomposition
esprit
- 跟prony算法一样，ESPRIT（Estimation of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques）也是一种参数法，它是一种基于旋转不变技术参数估计的信号处理方法，此方法可以高精度地辨识电力系统中任意组合的衰减/非衰减正弦信号的频率，相位及其幅值等信息。它不需要对信号进行同步采样。此方法把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间，能够在较短的信号长度内准确的检测出信号中各个谐波和间谐波成分。-ESPRIT
wavelet02
- 正弦信号加白噪信号，对叠加信号进行延拓并进行一维小波分解，重构逼近信号和细节信号并显示。-Sinusoidal signal with white noise signal, superimposed signals of continuation and the one-dimensional wavelet decomposition and reconstruction approximation signal and detail signal and displayed.
1circle
- 该软件用于高等学校的教学工作，演示了周期信号分解与合成的过程。这一过程对于教学工作非常重要，是信号与处理、机械工程测试技术等课程的难点。-The software used for teaching colleges and universities, shows periodic signal decomposition and synthesis process. This process is very important for teaching, is the signal proce
HHT
- 实现HHT变换，首先将信号用EMD分解为一系列IMF分量，然后运用希尔伯特变换进行谱运算。可用于损伤识别。-HHT transform signal with EMD decomposed into a series of IMF component, and then use the Hilbert transform spectrum computing. Can be used for damage identification.
emd
- 经验模态分解（emd）源代码，可用于信号解调预处理-Empirical Mode Decomposition (EMD) source code, can be used for signal demodulation pretreatment
EMD-decomposition-programe
- Hilbert-Huang变换之EMD分解程序。可以直接运行，以及附有几个详细例子。可以用以对非线性非平稳信号的处理，效果理想。-Hilbert-Huang transform EMD decomposition process. Can be run directly, as well as with several detailed examples. Can be used for non-linear non-stationary signal processing, the resul
emdinmatlab
- 摘要:经验模态分解方法(EMD )在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用 ,为了能够方便的使用EMD方法对信号进行处理 ,现labVIEW 虚拟仪器开发平台良好的用户图形界面和TLAB 软件强大的数值分析功能相结合 ,利用 Lab V IEW调用 MATLAB实现EMD信号处理方法.仿真结果表明对信号进行EMD分解后,使得瞬时频率具有了物理意义,但只是对信号进行了初步处理 ,可根据实际需要进行相应后续处理 。-Abstract: The empirical mode decomposition
ICA
- 快速独立分量分解，ICA算法。 应用地球物理信号，机械信号处理。信号消噪等。-ICA algorithm
package_emd
- emd工具箱，用经验模态分解时一定要安装的工具箱，解压后添加进toolbox里，setpath后，记得更新工具箱，就可以使用了，我是用来分解信号进行信号处理的-emd toolbox with a time of empirical mode decomposition must install kit, unpacked add toolbox, the post setpath, remember to update the toolbox, you can use, and I was u
heu592893792
- 本程序对超高斯和亚高斯性信源的多路信号进行混合，然后用MDL、AIC、特征值分解、GIC、IAIC几种算法对上述混合信号个数进行估计。-The procedure for multiple signals super-Gaussian and sub-Gaussian sources are mixed, then MDL, AIC, eigenvalue decomposition, GIC, IAIC several algorithms for estimating the mixed s
SVD
- 奇异谱分解技术，与相空间重构相结合，对信号进行降噪处理-Singular spectrum analysis technology, combined with the phase space reconstruction of signal noise reduction
CPP.tar
- 今天看了些EMD信号分解方面的东西，matlab官网上有个Hilbert-Huang Transform的代码，代码效率极高啊，人家3句语句就解决了一个大问题，很牛啊！还有一个GRilling的EMD工具箱，好多文件，功能应该相当强大。 这里研究了研究matlab官网的代码，加了些注释、功能演示，效果如下 原始信号由3个正弦信号加噪声组成，如下-Today looked at some of the EMD signal decomposition of things, matlab
package_emd
- 将一个复杂的信号分解成如干个简单的信号，极大的方便了对信号的分析与求解。(A complex signal is decomposed into simple signals, which makes it convenient to analyze and solve the signal.)
VMD.tar
- 将一个信号分解为几个模态分量，并且不会产生模态混叠现象，对信号的分解很清晰，大量应用于故障诊断。(A signal is decomposed into several modal components, and it does not cause modal aliasing. The decomposition of signals is very clear and widely used in fault diagnosis.)
EEMD
- 对原来的EMD进行了改进，使得对信号的分解更为完美，极大的抑制了端点效应和模态混叠现象。(The improvement of the original EMD makes the signal decomposition more perfect and greatly suppresses the endpoint effect and modal aliasing.)
emd
- 信号处理，用于信号分解和分析。将原信号进行包络分解后，提取特征信号，从而可以进一步的分析和处理。(Signal processing is used for signal decomposition and analysis.The original signal is decomposed by envelope, and then the characteristic signal is extracted, which can be further analyzed and process
EMD模型
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破?，该方法是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。 该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化