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waveletanalysis
- 小波分析本质上是一门分析学科，属于时频分析的一种，是傅里叶变换发展史上里程碑似的进展，Meyer认为小波分析是人们对变化敏感体会的一种方法，正如我们对速度的反应一样，身体及大脑仅对加速度有反应，而对速度没感觉。只要火车或飞机的速度是常数，我们就感到它们没有动，这就是小波分析的基本思想，它与人类体验反应、思维方式、视觉工程等十分类似，小波分析的这一特性便于我们区分信号的敏感部分和平坦部分，实施对信号的分析和检测。-wavelet analysis
Eeg-signals
- 从脑电信号的分析出发,论述了频域分析、时域分析等脑电图分析中常用的信号分析方法和特点,特别介绍了Wigner分布、小波变换和匹配跟踪等时频分析方法、人工神经网络和非线性动力学方法在脑电信号分析和处理中的应用情况。 -From the analysis of eeg, discusses the frequency domain and time domain analysis analysis in the analysis of the commonly used eeg signal a
wuzhongchangyongxiaoboji
- 给出五种常用小波基的时域和频域波形图及matlab代码。-Five commonly used wavelet basis is given time domain and frequency domain waveform and Matlab code.
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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- 小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析，结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取；基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性，而且弥补了传统的基于单通道信 息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明，在针对滚动轴承外圈故障特征提取时，全矢小波分析方法较小波一包络分析方法具有一定的优势。 -Wavelet analysis simultaneously from the time domain and frequency doma