Z變換和傅里葉變換之間有存在什么樣的關(guān)系呢?傅里葉變換的物理意義非常清晰:將通常在時域表示的信號,分解為多個正弦信號的疊加。
2019-09-29 07:05:005548 將信號分解成一系列不同頻率的連續(xù)正弦波的疊加;
2023-12-06 18:13:261103 傳統(tǒng)傅里葉變換的分析方法大家已經(jīng)非常熟悉了,特別是快速傅里葉變換(FFT)的高效實現(xiàn)給數(shù)字信號處理技術(shù)的實時應(yīng)用創(chuàng)造了條件,從而加速了數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展。
2024-01-07 09:46:20643 ]=ARSAH+RN (6) 對協(xié)方差矩陣RXX進行特征分解,分離出P個較大的特征值所對應(yīng)的特征矢量構(gòu)成信號子空間US,和其余M-P個特征值所對應(yīng)的特征矢量構(gòu)成噪聲空間UN[27]?! ?(7) 其中,US
2020-12-03 15:53:27
信號的分解.ppt[hide][/hide]
2017-10-03 23:01:47
信號的分解.zip
2017-10-04 11:27:40
,即0x00010001,通過計算斜坡步長來滿足在T時間內(nèi)產(chǎn)生BW帶寬的LFM信號。在F0=260MHz,BW=20MHz、10MHz、5MHz時工作正常。但是當(dāng)BW為其他值時,DDS出現(xiàn)不輸出波形
2018-12-26 09:04:54
現(xiàn)在我手上一段含噪的音頻文件(.wav格式),要求通過dsp對音頻信號進行去噪但是不知道怎么寫c代碼將.wav文件讀進去進行后續(xù)處理,求大神指導(dǎo)一下啊
2014-12-19 21:42:54
學(xué)習(xí)一下該開發(fā)板其他例程,提升一下自己,順便也希望可以給他人提供些有用的參考例程。項目描述:1:完成線性調(diào)頻信號LFM的數(shù)字下變頻DDC(包括正交變換、FIR低通濾波及抽?。?;2:LFM信號的脈沖
2015-09-10 11:18:53
是一種實現(xiàn)簡單、結(jié)果較好的小波降噪方法。閾值去噪方法就是對小波分解后的各層系數(shù)中模大于和小于某閾值的系數(shù)分別處理,然后對處理完的小波系數(shù)進行反變換,重構(gòu)經(jīng)去噪的信號。在現(xiàn)實情況下,有用的信號通常是低頻信號
2019-08-06 04:00:00
傅里葉變換在物理學(xué)、數(shù)論、組合數(shù)學(xué)、信號處理、概率論、統(tǒng)計學(xué)、密碼學(xué)、聲學(xué)、光學(xué)、海洋學(xué)、結(jié)構(gòu)動力學(xué)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用(例如在信號處理中,傅里葉變換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻率分量
2019-06-28 06:52:47
)=xin(n- k)。利用小波變換的多尺度分解和重構(gòu)方法濾除信號的某些成分(高頻或低頻),采用DB2小波對腦電信號進行四級小波包分解,按照小波包分解原理,級聯(lián)一級分解模塊,每經(jīng)一次分解輸入的一串?dāng)?shù)據(jù)降為
2021-05-13 07:00:00
)=xin(n- k)。利用小波變換的多尺度分解和重構(gòu)方法濾除信號的某些成分(高頻或低頻),采用DB2小波對腦電信號進行四級小波包分解,按照小波包分解原理,級聯(lián)一級分解模塊,每經(jīng)一次分解輸入的一串?dāng)?shù)據(jù)降為
2021-06-04 07:00:00
方法是一種實現(xiàn)簡單、結(jié)果較好的小波降噪方法。閾值去噪方法就是對小波分解后的各層系數(shù)中模大于和小于某閾值的系數(shù)分別處理,然后對處理完的小波系數(shù)進行反變換,重構(gòu)經(jīng)去噪的信號。在現(xiàn)實情況下,有用的信號通常是
2015-01-16 15:21:49
二值水印圖像的安全,利用混沌序列對其進行擴頻,生成了待嵌入的水印信號.將原始宿主音頻信號升維后進行QR分解,根據(jù)R分量是上三角矩陣且第一行為非零元素的特點,選定R分量的第一行,對其進行提升小波變換
2011-03-04 21:44:30
一些具體的實現(xiàn)思路,謝謝大家! 下面是一些具體的要求:首先對心電信號中噪聲進行因子分析,然后利用含噪心電信號進行自適應(yīng)訓(xùn)練,分別確定心電與噪聲信號對應(yīng)的公共因子及特殊因子,最后基于心電信號對應(yīng)的因子重建心電信號。在Matlab環(huán)境下設(shè)計程序,并進行測試。
2020-08-05 07:00:28
針對長期演進(LTE)下行正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)的最小二乘(LS)信道估計算法對噪聲比較敏感的問題,提出了一種基于小波變換去噪與變換域插值相結(jié)合的信道估計方法。該方法通過在最小二乘(LS)估計
2010-05-06 09:01:31
我想用matlab模擬一個簡單的含噪的地震信號 然后用小波分析去噪 但是自己純小白一個不知道怎么下手 求大佬指導(dǎo)
2020-12-09 18:00:31
如何實現(xiàn)ST7735STFT屏幕的驅(qū)動?
2022-02-08 06:08:17
如何實現(xiàn)極低信噪比條件下的小波變換去噪法?小波變換檢測微弱信號的工作原理是什么?
2021-04-07 06:00:54
Labview新手求救:我想用Labview對信號進行時頻分析,F(xiàn)FT和STFT這兩個我會的,從help里摸索這自己弄會的??墒荳VD變換的那個模塊,help里沒有給example,我就不會了,求
2011-10-16 19:03:29
('振幅/m');%用db4小波對原始信號進行8層分解并提取系數(shù)[C,L]=wavedec(d,8,'db8');%用ddencmp()函數(shù)獲得信號的默認閾值,使用wdencmp()命令函數(shù)實現(xiàn)去噪過程
2013-05-11 08:12:34
處理中極為重要的步驟,由于噪聲并不能完全去除,因此也可以稱作是降噪。去噪步驟二維圖像信號用二維小波分析的去噪步驟含三步,即:1)、對圖像信號s進行小波分解:選擇好小波以及小波分解的層次N,然后計算圖像
2021-03-29 09:48:24
對處理后的小波系數(shù)進行小波逆變換得到去噪后的信號。具體步驟如下:(1)對帶噪信號f(t)進行小波變換,得到一組小波分解系數(shù)Wj,k;(2)通過對小波分解系數(shù)Wj,k進行閾值處理,得到估計小波系數(shù)Wj,k
2020-11-06 06:31:58
怎么用labview做周期信號的合成與分解,求大家?guī)兔?,集思廣益,有大神會的發(fā)我郵件386421244 謝謝
2013-04-02 12:28:03
=sdata.ac_mark;EMG_data=sdata.EMG_data;l=EMG_data(20000:23000,3);fid=fopen('fbg,dat','r');%裝入含噪信號t=l:ls
2011-05-26 22:19:21
數(shù)模題目:圖像去噪中幾類稀疏變換的矩陣表示求幫助離散余弦變換,離散小波變換,主成分分析 和奇異值分解這四種的MATLAB編程程序
2015-05-15 18:34:34
如題,請求各位大蝦給點思路。好多人說stft直接調(diào)用就行,那比如我想測三相電壓源的暫態(tài),驟降的起止時間,該如何設(shè)計啊
2014-04-25 10:23:35
講座2信號變換基礎(chǔ)--- 線性空間及正交變換的基本理論2.1 前言在電子技術(shù)、通信工程、自動控制等領(lǐng)域,怎樣描述和分析信號,抽取其特征,這對于信號處理是非常重要的。這個問題的理論基礎(chǔ)是高等代數(shù)中
2011-04-19 21:37:05
脈沖壓縮系統(tǒng)工業(yè)原理是什么?LFM信號實時脈沖壓縮是如何實現(xiàn)的?TMS320C64x處理器的特點有哪些?
2021-04-19 11:50:02
音頻信號的細化普設(shè)計及去噪
2012-08-20 16:05:09
推導(dǎo)了存I/Q通道相位誤差的情況下的LFM脈沖壓縮輸出信號的表達式,定量分析了I/Q通道相位不一致性對LFM脈沖壓縮性能的影響,為雷達接收機系統(tǒng)設(shè)計中I/Q通道相位誤差的控制
2008-11-20 12:18:5421 在寬帶LFM信號數(shù)字脈壓中,去斜率數(shù)字脈壓方法能有效地降低采樣率,但是受到目標回波信號與參考信號的時延差的限制,只能作局部脈壓處理。同時目標回波信號與參考信號的
2008-12-09 02:45:0428 基于分數(shù)階Fourier變換和子空間正交性,提出了一種低信噪比下線性調(diào)頻信號檢測與參數(shù)估計方法。討論過程中將線性調(diào)頻信號通過適當(dāng)?shù)姆謹?shù)階Fourier變換得到一個單頻復(fù)正弦信號
2009-03-03 23:20:3017 提出一種基于多級維納濾波器(MSWF)的信號波達方向(DOA)估計算法。通過測試信號子空間的估計值與噪聲子空間的正交性實現(xiàn)DOA 粗估計,通過測試MSWF 分解的互相關(guān)函數(shù)實現(xiàn)信號DOA 的
2009-03-29 09:48:2918 基于分數(shù)階自相關(guān)和分數(shù)階傅里葉變換的特點,提出了一種LFM信號檢測與參數(shù)估計方法。相對分數(shù)階傅里葉二維掃描法和匹配傅里葉變換,所提方法將檢測與參數(shù)估計的二維搜索變
2009-05-20 20:05:3514 提出了信號子空間維數(shù)估計法、噪聲子空間加權(quán)法和擴展MUSIC法三種修正的寬帶信號子空間譜估計方法,它們均有效地解決了寬帶信號子空間譜估計法所存在的信號子空間維數(shù)擴展問
2009-05-25 22:05:1015 非平穩(wěn)信號分析與處理的主要內(nèi)容:第一章 概論第二章 時頻便是與時頻分布第三章 時頻分析的應(yīng)用第四章 Gabor變換第五章 Radon Wigner變換第六章 分數(shù)階Fourier變換
2009-07-27 15:40:5720 本文利用Radon 變換具有較強的線形檢測特性,將其應(yīng)用于對噪聲圖象內(nèi)由直線構(gòu)成的規(guī)則幾何形狀的目標進行識別。實驗證明該方法簡單有效且具有較強
2009-09-03 11:36:2827 信號的分解:為了便于研究信號的傳輸和處理問題,往往將信號分解為一些簡單(基本)的信號之和,分解角度不同,可以分解為不同分量.直流分量與交流分量偶分量與奇分量
2009-09-08 20:59:2913 一、虛指數(shù)信號和正余弦信號的傅立葉變換 二、一般周期信號的傅立葉變換三、傅立葉系數(shù)與傅立葉變換的關(guān)系
2009-09-16 08:46:270 現(xiàn)有很多LFM 信號調(diào)頻斜率的分析算法,但這些算法存在諸多不足,如計算復(fù)雜、搜索時間長,對多LFM 信號有交叉項等。該文提出了基于雙正交Fourier 變換的新LFM 信號調(diào)頻斜率分析算
2009-11-13 14:39:589 基于二次相位函數(shù)的調(diào)頻率估計算法用于多分量LFM 信號時,信號間互擾嚴重并且會產(chǎn)生偽峰。針對這一問題,該文采用積分二次相位函數(shù),提出了一種改進的多分量LFM 信號分析方法
2009-11-17 14:27:0311 通過分析LFM(線性頻率調(diào)制信號)的時頻分布,Wigner-Ville 分布,Wigner-Hough分布,并結(jié)合FRFT(分數(shù)階Fourier 變換)與上述時頻分布的關(guān)系,得到利用FRFT 進行分數(shù)階Fourier 域濾波的
2010-01-11 13:51:1432 :本文從窄帶信號的角度對Hilbert-Huang變換進行探討,證明了窄帶實信號的相位等于其解析復(fù)信號的相位。據(jù)此說明:在HilbertH uang變換中,進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EmpiricalM odeD ocomposition,簡
2010-01-12 21:46:5222 該文針對傳統(tǒng)的基于二次時頻分析和原子追蹤匹配方法處理多分量LFM 信號時存在的時頻干擾和等振幅交叉分解等問題,提出了一種基于多尺度線性調(diào)頻基信號稀疏分解的多分量LFM 信
2010-02-10 15:13:1210 矢量陣元陣列對Chirp信號極化和到達角的聯(lián)合估計
針對LFM信號,利用分數(shù)階傅里葉變換構(gòu)造了一種新的空間極化時頻分布;提出了基于L型矢量陣元陣列的二維到
2010-02-27 09:22:2410 該文針對微多普勒信號與目標主體回波信號分離的問題,分析了包含微動結(jié)構(gòu)的雷達回波模型,指出目標主體信號分量多普勒頻率是固定的,而微多普勒信號的多普勒頻率是時變的
2010-03-05 16:40:3714 該文在分析羅蘭C 信號的STFT 及WV 時頻變換表示基礎(chǔ)上,仿真分析了天線輸入端信噪比、天地波幅值比以及天地波相位差對羅蘭C 信號STFT 及WV 時頻變換的影響。結(jié)果表明,羅蘭C 信號S
2010-03-06 11:34:4314 介紹了MATLAB二維小波工具籀在含噪圖像預(yù)處理中的應(yīng)用。并提出了一種基于二維小波變換的圖像消噪的矢量分解方法。仿真結(jié)果表明,該矢量分解消噪方法確實可行,達到了理想
2010-08-10 11:53:0221 在實現(xiàn)數(shù)字信道化的原理的基礎(chǔ)上,詳細分析使用短時傅立葉變換(STFT)方法實現(xiàn)數(shù)字信道化,并通過計算機仿真,驗證基于STFT實現(xiàn)數(shù)字信道化的正確性和可行性,實驗證明:該
2010-12-24 16:06:0321 WVD和STFT的定義及變換原理
WVD是廣泛用于非平穩(wěn)信號分析的一種時頻分布,其定義為
2009-03-01 19:12:4822040 實驗 電信號的分解與合成
一、 實驗?zāi)康模?
1、觀察信號波形的分解與合成。
2009-05-10 00:25:199002 非周期信號的傅里葉變換
前面已討論了周期非正弦信號的傅里葉級數(shù)展開,下面來分析非周期信號的傅里葉變換。當(dāng)周期
2009-07-27 10:23:308690 對于高頻信號和高頻噪聲干擾相混疊的信號,采用小波變換去除噪聲可以避免用傅里葉變換去噪帶來的信號折損。對于噪聲頻率固定的平穩(wěn)信號,在對信號進行傅里葉變換后使用濾波器
2011-03-18 16:47:24426 利用分數(shù)階傅里葉變換FFT良好的信號選擇性和抗干擾能力, 提出了基于FFT 自聚焦的寬帶LFM線性調(diào)頻.信號到達角估計DOA方法,實現(xiàn)寬帶LFM信號DOA高分辨率估計仿真實驗驗證了新方法的有效
2011-05-16 17:27:1126 為了滿足對分數(shù)階 信號變換 進行實時計算的要求,提出一種基于Altera St ratix II FPGA 平臺的可重配置分數(shù)階信號變換處理器的硬件實現(xiàn)方案. 根據(jù)角度分解的算法,設(shè)計了一種通用的硬件框
2011-07-04 15:13:0333 本文介紹了 小波變換 理論, 系統(tǒng)地研究了小波變換在信號處理尤其是信號濾波去噪方面的應(yīng)用。根據(jù)不同類型的噪音, 給出了基于不同小波變換的濾波算法并且基于小波變換的濾波原理
2011-08-03 17:46:4656 為了提高光纖陀螺輸出信號的精度和實時性,提出了一種適合在數(shù)字信號處理器(DSP) 上實現(xiàn)的快速算法,該算法不需要傳統(tǒng)小波變換中內(nèi)插和抽取步驟,給出了相應(yīng)的快速分解和快速重構(gòu)實
2011-09-13 14:34:1725 紋理方向檢測是圖象處理中經(jīng)常遇到的問題,其檢測效果直接影響到模式識別?;谟邢?b class="flag-6" style="color: red">radon變換的方法和特點,給出了一種新的具有直線特征紋理方向的檢測方法。實驗證明該方法是
2011-09-21 15:22:150 相干信號間接收數(shù)據(jù)特征值分解后,直接利用大特征值對應(yīng)的信號子空間與信號導(dǎo)向矢量的關(guān)系,通過多維來波方向搜索譜峰,實現(xiàn)對來波方向的有效估計。與空間平滑算法相比,IMUSIC算法具
2011-10-17 16:16:3532 比較了Wigner-Ville方法與模糊函數(shù)在分析LFM信號時的差別,通過對比提出了基于RAT變換和快速解線調(diào)技術(shù)的新算法,最后通過計算機仿真驗證了該算法的有效性。此方法解決了相關(guān)解線調(diào)的
2011-11-30 17:03:1520 探討了radon變換在低信噪比圖像特征檢測的適用性!分析了radon變換變換的優(yōu)勢與不足!并從信息融合的角度出發(fā)!提出了radon變換補充的應(yīng)用策略!對低信噪比的機場跑道圖像進行了驗證!顯示
2012-03-16 15:53:3023 衛(wèi)星導(dǎo)航接收機的抗干擾問題日益突出,對于有效的抗干擾方法的研究顯得尤為重要。本文對STFT(短時傅立葉變換)算法進行了修正,提出一種時間窗的改進方法。該算法的實質(zhì)就是時
2012-04-19 17:32:0730 線性調(diào)頻(LFM)信號是高分辨率雷達的主要信號形式之一,通過分析LFM雷達信號實現(xiàn)距離高分辨率成像的原理,針對雜波和噪聲對雷達回波信號的影響,提出了利用基于特征分解功率譜
2012-08-10 11:30:360 提出了基于最小二乘法對信號數(shù)據(jù)進行擬合處理去噪,并對擬合方法進行改進,通過STFT法對原始信號和擬合處理后的信號進行分析比較,驗證了方法的可行性。
2015-12-21 10:16:2414 基于時頻分析的LFM信號檢測與參數(shù)估計。
2016-01-15 15:17:248 關(guān)于短時傅里葉變換的原理及其在通信的應(yīng)用。
2016-05-17 16:41:515 用高速DSP在頻域上實現(xiàn)LFM信號的實時脈沖壓縮
2017-01-10 21:35:206 基于基追蹤算法的寬帶LFM信號信道化偵察_張劍云
2017-01-08 11:13:290 LFM信號限幅失真對側(cè)掃聲納聲圖的影響_劉寅
2017-03-19 11:27:340 對于電壓暫降特征測量幅值,持續(xù)時間的準確檢測是電壓質(zhì)量評估與抑制干擾首要解決的重要課題。本文捉出基于對STFT基頻幅值曲線增加閾值的新方法。分別用STFT(短時傅里葉變換),小波變換作為時頻信號分析
2017-11-16 10:12:1219 信號的分解
2017-12-06 14:48:330 研究了LFM雷達信號在頻率、初始相位、包絡(luò)幅度未知的條件下,接收端信號到達時間估計算法。算法先利用相關(guān)信號檢測算法對來波信號進行起始時間粗估計,利用LFM在分數(shù)階傅立葉變換域上形成的最佳能量聚集
2017-12-21 15:21:170 小波變換(wavelet transform,WT)是一種新的變換分析方法,它繼承和發(fā)展了短時傅立葉變換局部化的思想,同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點,能夠提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口,是進行信號時頻分析和處理的理想工具。
2018-01-15 09:53:0744373 針對頻譜變化范圍較大的寬帶信號的子帶分解問題,為了動態(tài)地調(diào)整子帶的寬帶與數(shù)量,合理地控制子帶信號的自相關(guān)矩陣特征值擴散度,提高子帶信號處理的性能和效率,在基于離散傅里葉變換(DFT)子帶分解方法
2018-01-29 15:01:390 波束形成是將多個傳感器設(shè)置在空間不同位置組成一個陣列,并利用這一陣列對空間信號進行接收和處理的方法,它能夠提取某些方向上感興趣的信號,同時抑制干擾和噪聲。因此,通常把波束形成器看成空間濾波器,它是
2018-02-28 13:55:180 為了便于研究信號的傳輸和處理問題,往往將信號分解為一些簡單(基本)的信號之和,分解角度不同,可以分解為不同的分量
2019-06-05 08:00:001 MUSIC算法是一種基于矩陣特征空間分解的方法。從幾何角度講,信號處理的觀測空間可以分解為信號子空間和噪聲子空間,顯然這兩個空間是正交的。信號子空間由陣列接收到的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣中與信號對應(yīng)的特征向量組成,噪聲子空間則由協(xié)方差矩陣中所有最小特征值(噪聲方差)對應(yīng)的特征向量組成。
2019-11-12 07:04:002992 時頻分析之短時傅里葉變換STFT資源下載
2021-04-26 11:35:376 信號的正交分解 -- 在區(qū)間上的任意能量有限信號f(t)可以用正交函數(shù)集合 中的函數(shù)的線性組合來近似表示:
2022-07-29 09:09:032803 傅里葉變換的意義和理解 傅里葉變換是一種將一個信號在頻域中進行分解的數(shù)學(xué)工具,它將一個信號分解為不同頻率的正弦和余弦波的疊加。傅里葉變換的基本概念源于法國數(shù)學(xué)家約瑟夫·傅里葉,而其在現(xiàn)代通信、圖像
2023-09-07 16:08:425371 解和分析信號的頻域特性。傅里葉變換可視為將一個信號分解成許多正弦波和余弦波的疊加,這些正弦波和余弦波分別代表該信號在不同頻率下的振蕩情況,這種分解過程可以幫助我們更好地了解信號的特性和結(jié)構(gòu),從而更好地處理和分析這
2023-09-07 16:14:391474 對圖像進行傅里葉變換的意義 傅里葉變換是一種將一個信號分解成其頻率分量的方法,它在信號處理、圖像處理、電信領(lǐng)域、計算機視覺領(lǐng)域等方面都有著廣泛的應(yīng)用。在圖像處理領(lǐng)域中,傅里葉變換可以將圖像從空間
2023-09-07 16:18:561505 短時傅里葉變換特點 短時傅里葉變換的意義? 短時傅里葉變換(Short-time Fourier Transform, STFT)是一種時頻分析方法,它把信號在時間和頻率上進行分解,可以對信號的短時
2023-09-07 16:23:221423 短時傅里葉變換和小波變換差別 短時傅里葉變換(short-time Fourier transform,STFT)和小波變換(wavelet transform)是兩種常見的信號處理技術(shù),它們在頻域
2023-09-07 17:04:121547 傅里葉變換和離散傅里葉變換的關(guān)系 傅里葉變換(Fourier Transform)是一種將時間域(或空間域)的信號轉(zhuǎn)換為頻率域(或波數(shù)域)的信號的數(shù)學(xué)工具。而離散傅里葉變換(Discrete
2023-09-07 17:04:151417 小波變換是如何定義的? 小波變換是一種多尺度分析方法,它可以將信號分解成不同頻率下的小波基函數(shù)。小波基函數(shù)可以表示信號的局部特征,如局部振幅和頻率,而且可以提供更好的時頻局部化信息。小波變換不同于
2023-09-07 17:04:171134 分解成不同頻率的正弦波成分來實現(xiàn)的。傅里葉變換能夠很容易地分析一個信號的頻率分布情況,并且在通信、圖像處理、音頻處理等應(yīng)用中有廣泛的應(yīng)用。傅里葉變換是通過將信號分解成不同頻率的正弦波成分來實現(xiàn)的。具體來說,傅里
2023-09-07 17:04:191340 為什么傅里葉變換要把信號分解為正弦波的組合,而不是方波或三角波?? 傅里葉變換是一種將信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域的數(shù)學(xué)工具,它能夠?qū)⑷我鈴?fù)雜的信號分解成一系列正弦波的組合。傅里葉變換的獨特之處在于,它能
2023-11-30 15:32:46373
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