linux系統(tǒng)下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮的小波方法，以能量保持率作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行壓縮處理。
標(biāo)簽： linux 數(shù)據(jù)壓縮
上傳時(shí)間： 2015-06-20
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醫(yī)學(xué)信號處理 設(shè)計(jì)目的：通過學(xué)習(xí)心電信號的知識和小波方法，結(jié)合學(xué)過的醫(yī)學(xué)信號處理理論，實(shí)現(xiàn)心電QRS波形檢測算法。
標(biāo)簽： 信號處理 心電信號
上傳時(shí)間： 2016-08-20
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時(shí)間序列分析中很用的源碼,書的原名為時(shí)間序列分析的小波方法.
標(biāo)簽： 時(shí)間序列 分 源碼
上傳時(shí)間： 2016-11-04
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用實(shí)測數(shù)據(jù)對Gipsy算法的效率進(jìn)行評估,在Gipsy算法中加進(jìn)小波方法,用來估計(jì)模糊度,計(jì)算表明,可極大地提高Gipsy算法的效率。
標(biāo)簽： Gipsy 算法 效率 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2016-11-18
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一種適用于電力系統(tǒng)諧波檢測的類小波方法，比較實(shí)用，但對相位信息無效
標(biāo)簽： 電力系統(tǒng) 諧波檢測
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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針對目前光照補(bǔ)償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題，提出了一種基于模糊增強(qiáng)和小波包變換相結(jié)合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數(shù)域中計(jì)算二維小波包變換，通過舍棄部分子帶圖像中的系數(shù)來實(shí)現(xiàn)人臉
標(biāo)簽： 模糊 變換 人臉識別方法
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時(shí)也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進(jìn)行檢測，相比于短時(shí)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
標(biāo)簽： 小波分析 信號檢測 方法研究
上傳時(shí)間： 2013-10-22
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由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時(shí)，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運(yùn)用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。
標(biāo)簽： Elman 分 故障診斷
上傳時(shí)間： 2013-11-11
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基于雙正交小波和復(fù)小波的次同步諧振檢測方法.rar
標(biāo)簽： 正 檢測方法 諧振
上傳時(shí)間： 2015-04-02
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小波變換門限編碼方法，計(jì)算簡單，適用于硬件實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： 小波變換 門限 編碼
上傳時(shí)間： 2014-03-07
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