【總結(jié)】第4章時(shí)頻分析與連續(xù)小波變換非平穩(wěn)信號(hào)與時(shí)頻分析非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)變特征與傅里葉變換的局限性?時(shí)頻特征與時(shí)頻分析(1)鯨魚鳴叫的聲信號(hào)(2)滑動(dòng)軸承的干摩擦信號(hào)?傅里葉變換的局限性例1:例2:STFT定義式中:—時(shí)移步長(zhǎng);—
2025-04-29 12:06
【總結(jié)】2022年5月27日機(jī)械工程學(xué)院機(jī)自所動(dòng)態(tài)室1現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)及應(yīng)用ModernSignalProcessingTechnologyandItsApplication何正嘉訾艷陽張西寧西安交通大學(xué)西安交通大學(xué)研究生創(chuàng)新教育系列教材2022年5月27日機(jī)械工程學(xué)院機(jī)自所動(dòng)態(tài)室2
2025-04-30 02:16
【總結(jié)】第7章小波變換圖像的小波分解和重構(gòu)算法基于小波變換數(shù)字圖像水印研究小波包分析的應(yīng)用小波包分析用于信號(hào)壓縮小波包與圖像邊緣檢測(cè)MATLAB提升小波變換圖像的小波分解和重構(gòu)算法二維小波變換及相應(yīng)的快速算法小波變換用于圖像壓縮的一般方法二維小波變換及相應(yīng)的
2025-04-29 08:22
【總結(jié)】2021/6/15機(jī)械工程及自動(dòng)化研究所現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)及應(yīng)用第四章循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)分析西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院研究生學(xué)位課程第四章循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)分析循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的定義信號(hào)的循環(huán)統(tǒng)計(jì)量基于二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的仿真信號(hào)解調(diào)分析循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)處理的工程應(yīng)用引言在信號(hào)處理中,信號(hào)的統(tǒng)計(jì)量起著極其重要的作用,
2025-05-10 10:08
【總結(jié)】2021/6/15信號(hào)處理1Kalman濾波2021/6/15信號(hào)處理2標(biāo)量隨機(jī)過程的遞推MMSE估計(jì)2021/6/15信號(hào)處理3新息序列的特性:2021/6/15信號(hào)處理42021/6/15信號(hào)處理52021/6/15信號(hào)處理62021/6/15信號(hào)處理7矢量Kalman濾波
【總結(jié)】由此可見,離散小波變換可以表示成由低通濾波器和高通濾波器組成的一棵樹。原始信號(hào)通過這樣的一對(duì)濾波器進(jìn)行的分解叫一級(jí)分解。信號(hào)可進(jìn)行多級(jí)分解。如果對(duì)信號(hào)的高頻分量不再分解,而對(duì)低頻分量連續(xù)分解,就得到了小波分解樹。如圖8-7如果不僅對(duì)低頻分量分解,也對(duì)高頻分量分解就得到了小波包分解樹。小波包分解樹是小波分解樹的一般化,可為信號(hào)分析提供更豐富詳細(xì)的
2025-05-04 22:07
【總結(jié)】離散小波變換與框架————對(duì)連續(xù)小波的完全離散化對(duì)連續(xù)小波的離散化處理:)2(2,)21,)((W),)((W0,,2:02,,,,00,kbtdfbfabfbZkjbkbjjkjkjkjjkjjkj???????????????=其中
2025-05-13 21:12
【總結(jié)】二、線性移不變系統(tǒng)一個(gè)離散時(shí)間系統(tǒng)是將輸入序列變換成輸出序列的一種運(yùn)算。離散時(shí)間系統(tǒng)T[·]x(n)y(n)()[()]ynTxn?[]T?記為:1、線性系統(tǒng)若系統(tǒng)滿足疊加原理:或同時(shí)滿足:可加性:比例性/齊次性:其中:
2025-06-19 16:03
【總結(jié)】2021/11/10信號(hào)處理現(xiàn)代信號(hào)處理(離散隨機(jī)信號(hào)處理)電子工程系2021/11/10信號(hào)處理本課程要討論的主要問題:(1)對(duì)信號(hào)特性的了解隨機(jī)信號(hào)(隨機(jī)過程,時(shí)間序列––隨機(jī)過程的一個(gè)實(shí)現(xiàn))信號(hào)模型→參數(shù)估計(jì)→現(xiàn)代譜估計(jì):參數(shù)化譜估計(jì)討論信號(hào)模型及模型參數(shù)的估計(jì)問題,比較參數(shù)譜估計(jì)方法和周期圖
2025-01-14 17:13
【總結(jié)】2021/6/15信號(hào)處理1第7章高階譜分析高階譜是功率譜概念的推廣和發(fā)展(1)在信號(hào)檢測(cè)、參數(shù)估計(jì)問題中,高階譜可以自動(dòng)抑制各種加性高斯噪聲;(2)高階譜可以用來重構(gòu)信號(hào)的幅度和相位;(3)高階譜可以用來檢測(cè)時(shí)間序列的非線性結(jié)構(gòu)。功率譜的只揭示了該隨機(jī)序列的幅度信息,而沒有反映出其相位信息
2025-05-10 10:06
【總結(jié)】基于小波變換的語音信號(hào)增強(qiáng)方法研究答辨人:黃蘇雨專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)內(nèi)容提綱?課題簡(jiǎn)介?小波閾值去噪法?基于能量元和新閾值規(guī)則的小波語音去噪方法?結(jié)論和展望?人們?cè)谡Z音通信過程中不可避免的會(huì)受到來自周圍環(huán)境、傳輸媒介引入的噪聲、通信設(shè)備內(nèi)部電噪聲、乃至其它講話者的干擾。而語音增強(qiáng)就是從帶噪語音信號(hào)中
2025-05-02 00:34
【總結(jié)】1目錄第一章緒論..........................................................1第二章圖像處理概述...................................................3圖像處理概念.............................
2024-11-07 21:21
【總結(jié)】2022年10月9日2022秋季學(xué)期網(wǎng)上課程多媒體技術(shù)基礎(chǔ)與應(yīng)用(MultimediaFundamentalsandApplications)(FacetoFace2of4)林福宗清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2022年10月9日2022年10月9
2025-08-05 05:42
【總結(jié)】第8章小波變換?連續(xù)小波變換的基本概念和性質(zhì)?常用的小波函數(shù)?尺度因子離散化的小波變換及小波標(biāo)架?離散小波變換的多分辨率分析?Mallat算法及實(shí)現(xiàn)?小波變換小結(jié)?
2025-05-12 05:06
【總結(jié)】第二章維納濾波和卡爾曼濾波第二章維納濾波和卡爾曼濾波引言維納濾波器的離散形式——時(shí)域解離散維納濾波器的z域解維納預(yù)測(cè)卡爾曼(Kalman)濾波第二章維納濾波和卡爾曼濾波理論基礎(chǔ)一、信號(hào)分類:(確定性信號(hào),隨機(jī)信號(hào))1、確定性信號(hào):其幅度隨時(shí)間的變化有規(guī)律性.
2025-05-14 00:26