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Improved Instantaneous Frequency Estimation Using an Adaptive Short-Time Fourier Transform
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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
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Java_图像处理(几何变换、色彩变换、卷积、频率变换)-Java_ image processing (geometric transformation, color transform, convolution, frequency conversion)
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用JAVA写的带通滤波代码，实现思路很简单，没有采用各种数字滤波的方法。而是通过傅里叶变换到频域，将要求外的频率均置0，再逆傅里叶变换得到的。效果还不错。-Written using JAVA bandpass filtering code to achieve the idea is very simple, without using a variety of digital filtering approach. But through the Fourier transform to t
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java平台下的FFT变换，实现通过RR间期计算HRV频域分析-FFT transform java platform, to achieve a frequency domain HRV calculated by the RR interval analysis
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Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spectrum, etc. Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
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