暂无评论
1 引 言 由于小波变换具有良好的时频分析特性,已经广泛应用于各种信号分析领域。由于小波变换算法的复杂性,如果直接计算小波变换,所需内存较大,耗时较长。尽管当今处理器芯片运算速度得到了大幅度的提高
很好的东西—大家可以下下看看,这只是我了解的其中一部分。
MRA超小波的一种判定 Matlab小波分析工具箱原理与应用
研究了基于遗传算法和支持向量机的供应链绩效评价问题。将供应链绩效评价问题用遗传算法进行特征选择并同时对支持向量机参数进行了优化。研究表明该方法能提取出影响供应链绩效的重要属性，减小供应链评价模型的复杂
在电工和电子技术实验中，需要对各种参数进行测量，但由于电磁噪声的存在直接影响了测量的结果，有时甚至会将有用信号完全淹没而导致测量失败。本文以小波变换为基础，对消除测量信号中的白噪声方法进行了研究，以求
针对强噪声背景下缺陷超声回波信号检测的问题,利用了基于独立分量分析的方法进行缺陷信号的提取。该方法首先对观测信号进行JADE分解,得出多导独立分量,再根据赫斯特指数,分离缺陷信号和噪声信号。通过对仿真
次声波技术有望成为监测、预警矿井煤岩动力灾害的新技术,其中,次声信号的频率特征是应用研究的关键参数。对煤样进行单轴压缩试验,采用次声信号监测系统对煤样在变形破裂过程中产生的信号实时采集,借助小波包变换
一种新的Gyrator变换的快速算法，林睿，刘启能，提出了一种只采用两次快速傅里叶变换实现Gyrator变换数值计算的快速算法。该算法实在量纲归一化的条件下通过对Gyrator变换离散化过程�
本文介绍小波变换理论和算法,说明去除信号噪声原理;给出了以db2为小波函数和选用阈值方法去噪的结果。
本书详细介绍了小波变换在信号处理中的应用以及正交、双正交和二进小波的构造方法。通过时—频联合分析，系统地探讨了小波变换的基本特性以及分解和重构算法，并深入讨论了在去噪、编码和特征提取等应用中的实际问题
暂无评论