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电子科技大学:《生物医学信号处理 Biomedical Signal Processing》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 8.2 Time-Frequency Analysis - Wavelet Analysis 小波分析
文档格式:PDF 文档大小:767.79KB 文档页数:28
电子科技大学:《生物医学信号处理 Biomedical Signal Processing》课程教学资源(课件讲稿)Lecture 8.2 Time-Frequency Analysis - Wavelet Analysis 小波分析
基于小波和小波分形的冷连轧机振动识别方法
文档格式:PDF 文档大小:1.36MB 文档页数:8
针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义
《小波分析》课程教学讲义(Wavelets)第六章 一些推广
文档格式:PDF 文档大小:132.12KB 文档页数:6
1.双正交小波 前面我们构造的 Daubechies小波,除了Haar外,它们都没有对称性。对称性和线性位相是直接相联系的,后者是信号处理等问题所需要的
基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析
文档格式:PDF 文档大小:371.85KB 文档页数:3
基于小波理论,针对典型旋转往复式机械——汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性.该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障
Mallat小波快速变换与IDRNN在卫星实时故障检测与识别中的应用
文档格式:PDF 文档大小:548.5KB 文档页数:6
系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类
清华大学:《通信电路原理》教学资源(PPT课件)第6章 调制与解调 6.2 角度调制(6.2.4 调频波的解调方法与电路 6.2.5 数字信号的相位调制)
文档格式:PPT 文档大小:1.16MB 文档页数:31
6.2.4 调频波的解调方法与电路 6.2.4.1 解调方法 6.2.4.2 频率解调器的技术指标 6.2.4.3 频率解调器电路 6.2.4.4 与频率解调器配合使用的限幅器 6.2.5 数字信号的相位调制 6.2.5.1 数字调相信号的特点 6.2.5.2 两相调相信号的解调
海南大学:《通信原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 模拟调制系统(4.1)引言
文档格式:PPT 文档大小:84KB 文档页数:6
1.基本概念:调制、解调、载波调制、载波、调制信号、已调波信号等。 2.调制的分类:模拟调制与数字调制、线性调制(AM、DSB、SSB、VSB)与非线性调制(FM、PM)、连续波调制与脉冲调制
《汽车音响》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4讲 汽车音响调频接收电路工作原理
文档格式:PPT 文档大小:475.5KB 文档页数:17
1.调频广播的基础知识 ⑴ 调频波 ① 频偏 调频波是用音频信号调制高频载波的频率,使高频载波的频率 随调制信号的变化规律而变化,而载波的幅值却保持不变
武汉大学:《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章(3-3)典型周期信号的傅里叶级数
文档格式:PPT 文档大小:590.5KB 文档页数:38
3.3典型周期信号的傅里叶级数 1、周期矩形脉冲信号 2、周期锯齿脉冲信号 3、周期三角脉冲信号 4、周期半波余信号 5、周期全波余弦信号 我们重点讨论周期矩形脉冲信号的频谱,由此得出的某些结论,适用于所有的周期信号
神经网络在信号处理中的应用
文档格式:PDF 文档大小:356.62KB 文档页数:4
运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式
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