搜索资源列表
ICALABIPv2_0
- ICA算法可以将噪声信号分解为一系列独立的分量(ICs),这样就可以对各独立分量进行单独的研究和分析。首先叙述了柴油机噪声信号的特性。预测模型表明:发动机噪声信号满足ICA计算的要求。然后介绍了ICA模型的相关理论。举例说明ICA方法分离信号的有效性,以及ICA方法对小能量噪声的分离的有效性。连续小波变换来显示了各独立分量ICs在时频域内的特性。由采集信号分离得到噪声源信号可以作为发动机的理论预测和设计依据。-he ICA algorithm can be decomposed into a s
java-audio
- 采用java画出啊音频信号的时域图和频域图,先对采集到的音频信号傅里叶变换-audio signal
Reigh_Channel
- 编写一个多径瑞利衰落信道,分析信号的时域和频域,比较两者的不同。-Write a different frequency domain comparison between a multi-path Rayleigh fading channel, signal analysis and time domain of.