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  1. eg-fft

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  2. fft1.用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号,并显示各自时域波形图 2.进行FFT变换,显示各自频谱图,其中采样率,频率、数据长度自选 3.做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4.用IFFT傅立叶反变换恢复信号,并显示恢复的正弦信号时域波形图-fft1. Using Matlab generated sine wave, rectangular wave, as well as the white noise signal, and displa
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:1.24kb
    • 提供者:李三
  1. PF-RMSE

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  2. PF-RMSE 单变量非静态增长模型(UNGM模型)粒子滤波算法下,均方根误差分析仿真-Under PF-RMSE univariate non-static growth model (UNGM model) particle filter, root mean square error analysis and simulation
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:943byte
    • 提供者:吕炀
  1. Square-root_algorithms_

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  2. 该文章描述了基于MCC的均方根卡尔曼滤波算法,其性能由于传统的卡尔曼滤波,尤其是当测量噪声为脉冲噪声时。-square root kalman filtering algorithm based on MCC is descr ipted in this paper. the performance of the proposed algorithm in this paper outperforms the traditional kalman filter, especially for t
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:171.26kb
    • 提供者:wentao
  1. 基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法

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  2. [目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提 供支撑,[方法]首先,采用 HHT 方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数 (IMF)和余项。然后,通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR) 和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 [结果]结果表明,基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
  3. 所属分类:文件格式

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