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Ch1799
- 小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.
small-target-detection-
- 介绍了经典的时频分布和检测理论的同时，作者利用时频分布的方法，将一 维时间信号转化到二维的时频空间中，通过提取图像的特征来判决信号和杂波， 采用的数据是使用McMaster IPIX雷达，在加拿大东海岸附近测得的。实测数据 研究表明此方法可以得到很好的检测结果。 -In this paper,we first review the time-frequency analysis and time -frequency-based detection methods.
rev3
- 海豚声纳信号的脉冲分解及特征分析.提出一种海豚声纳目标探测脉冲串信号的脉冲分解方法,在此基础上对海豚声纳脉冲信号的特征进行了分析,其中包括脉冲宽度、脉冲间隔以及脉冲的时间分辨率和频率分辨率,并采用耳蜗滤波对海豚声纳脉冲串信号的时频特征进行了分析。分析结果表明,探测目标的过程中,根据目标距离的不同,海豚会自适应调节脉冲信号的发射频率和信号形式。 -Dolphin sonar signal pulse decomposition and characteristics of proposed bur
Development-of-Time-frequency-atom
- 时频原子算法建立时频原子库，从而用多个时频原子分解信号的特征-Time-frequency atoms algorithms to establish frequency atom library with multiple frequency atom decomposition signal characteristics
dimensionalspectral
- 小波变换是一种线性运算 , 它对信号进行不同尺度的分解 , 可有效地应用于如 信噪分离 , 提高时频两域的分辩率等 。本文讨论小波变换用于心电 Q RS 波形中细微特征 ( 即高频成份特征 ) 提取的方法.-Wavelet transform is a linear operation, its signal is decomposed at different scales, can be effectively used as the signal to noise separat
demodulation-of-MFSK-signals
- 提出了一种多迸制频移键控(M娲K)信号调制分类及解调方法，选取截获接收机输出的MFSK信 号的时频脊线作为分类特征，利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M．利用时频脊线的Ham：小波变换 估计码元宽度，并且利用对应最佳聚类数的聚类中心确定抽判门限，通过对时频脊线抽样判决，实现了 MFSK信号的解调．理论分析和对实际信号的处理结果证明了此算法的可行性．-new algorithm is proposed for elassillcation and demodulation of MFSK
eu582
- 详细画出了时域和频域的相关图，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, Combined with PCA scale invariant f
fiujai-V7.1
- 小波包分析提取振动信号中的特征频率，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减。- Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spectrum, etc. There is a well attenuatio