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信号与系统期末小论文,纯自己手写,4页纸,排版清晰标准,论文内容如题。
噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用
快速傅里叶变换的MATALB源代码,可用于结构健康监测的模态识别,通过加速度信号可得到结构的振动频率。
可以对动力装置特征信号进行提取,经验模态分解算法 EMD-IMF 特征值分解
由Huang提出的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分析方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个固有模态函数(
基于模型试验与傅里叶变换的结构模态参数识别方法研究,时丹,孙瑶,目前,土木工程结构健康监测系统研究已经成为土木工程领域的一个研究热点,而结构健康监测系统的关键在于获得准确的结构基本模态
该程序是小波变换、s变换、傅里叶变换对雷克子波的时频分析
基于经验模态分解的探地雷达信号去噪处理,杨建军,刘鸿福,探地雷达作为一种先进的地球物理探测方法,具有探测效率高、操作简单、采样迅速、无损伤探测、探测分辨率高等优点。探地雷达的信
此文档为个人原创首发,详细介绍了傅里叶变换与N维空间向量正交分解的对应关系,欢迎阅读,如有兴趣可与本作者联系,共同学习
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