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MATLAB希尔伯特变换代码-DSP-汉阳大学:课堂作业与项目代码

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简介:
这段内容是汉阳大学数字信号处理课程中的一个课堂作业或项目,重点在于使用MATLAB实现希尔伯特变换。该资源适用于学习和研究信号处理领域中希尔伯特变换的应用。 在2021年的한양대학교DSP实操课程中使用了以下Matlab代码项目: Project 1:棋盘格绘制实践,利用Matlab创建绘图。 Project 2:动态Matlab时钟的set函数应用实践。 Project 3:音乐FFT分析,将fft应用于音乐数据。 Project 4:猜音符游戏,从音频源中提取每个单独的音符,并使用fft确定其频率。 Project 5:低通滤波器噪声消除,在原始音乐听起来嘈杂的情况下设置适当的LPF来降低噪音。 Project 6:Z变换3D绘图实践,实现Z变换后利用mesh()和plot3()函数绘制三维图形。 Project 7:真实雷达信号处理项目,从文件中读取雷达数据进行分析。 Project 8:雷达距离观测应用了HilbertTransform和BandPassFilter到原始雷达信号上。然后通过这些技术区分杂波与有效信号。 Project 9:挥手检测实践,使用背景减法来识别手的位置变化。 Project 10:人体关键点检测项目。 以上是Matlab编程相关课程的学习内容概述。

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客服
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  • MATLAB-DSP-
    优质
    这段内容是汉阳大学数字信号处理课程中的一个课堂作业或项目,重点在于使用MATLAB实现希尔伯特变换。该资源适用于学习和研究信号处理领域中希尔伯特变换的应用。 在2021年的한양대학교DSP实操课程中使用了以下Matlab代码项目: Project 1:棋盘格绘制实践,利用Matlab创建绘图。 Project 2:动态Matlab时钟的set函数应用实践。 Project 3:音乐FFT分析,将fft应用于音乐数据。 Project 4:猜音符游戏,从音频源中提取每个单独的音符,并使用fft确定其频率。 Project 5:低通滤波器噪声消除,在原始音乐听起来嘈杂的情况下设置适当的LPF来降低噪音。 Project 6:Z变换3D绘图实践,实现Z变换后利用mesh()和plot3()函数绘制三维图形。 Project 7:真实雷达信号处理项目,从文件中读取雷达数据进行分析。 Project 8:雷达距离观测应用了HilbertTransform和BandPassFilter到原始雷达信号上。然后通过这些技术区分杂波与有效信号。 Project 9:挥手检测实践,使用背景减法来识别手的位置变化。 Project 10:人体关键点检测项目。 以上是Matlab编程相关课程的学习内容概述。
  • 优质
    简介:本文档提供了实现希尔伯特变换的代码示例,适用于信号处理和分析领域,帮助读者理解并应用该数学工具。 希尔伯特变换的C++代码实现可以轻松移植。
  • MATLAB及使用说明__matlab
    优质
    本资源提供详细的希尔伯特黄变换(HHT)MATLAB实现代码和操作指南,帮助用户掌握信号处理中的经验模态分解(EMD)与 Hilbert 谱分析。 提供希尔伯特黄变换的经典MATLAB代码及使用说明,适合初学者学习和应用。
  • MATLAB中的
    优质
    本代码实现MATLAB环境下的希尔伯特黄变换(HHT),适用于信号处理与分析,包含经验模态分解(EMD)和 Hilbert 指谱分析。 希尔伯特黄变换的MATLAB代码可以用于分析非平稳信号。这种技术结合了经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析,能够有效地处理复杂的数据集。对于需要进行这类数据分析的研究人员或工程师来说,编写或者获取准确有效的HHT算法实现是非常重要的。
  • 优质
    这段简介可以这样撰写:“希尔伯特黄变换的代码”提供了一种有效的信号处理方法,通过经验模态分解和希尔伯特谱分析,适用于复杂数据集的深入解析。 用MATLAB编写的希尔伯特黄变换代码包含18个项目,文件类型包括文本段落档和MATLAB代码。
  • 优质
    本项目提供了一套实现希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)的Python代码,适用于信号处理和数据分析领域。 希尔伯特黄变换用于提取信号的瞬时频率和瞬时幅度,并生成边际谱。
  • C++版
    优质
    这段C++版希尔伯特黄变换(HHT)源代码提供了一种分析非线性、非平稳信号的有效方法。包含了经验模分解(EMD)和希尔伯特谱分析等功能。适合于科学研究与工程应用开发。 该源代码为希尔伯特黄变换的C++程序,对于需要用到emd功能的人可能有帮助。
  • C++版
    优质
    本资源提供C++编写的希尔伯特黄变换完整源代码,适用于信号处理与数据分析领域,便于科研人员及工程师深入研究和应用。 这段文字描述了一个关于希尔伯特黄变换的C++程序源代码,对于需要使用emd功能的人来说可能会有所帮助。
  • Matlab中的-Hilbert:多种离散的实现方法
    优质
    本项目提供多种离散希尔伯特变换的Matlab实现方案,适用于信号处理与分析领域中相位谱操作和解析信号生成。 希尔伯特变换是包含多种离散实现方式的一个项目(包括近似方法)。该项目目前还在开发阶段,并不建议使用。 已实施的方法有基于离散傅立叶变换的亨里奇·马普尔算法,该算法在SciPy和MATLAB中均有应用。此外还有基于Haar小波的方法,类似于周阳等人提出的技术。这些实现参考了P. 亨里奇《应用与计算复分析》第三卷(Wiley-Interscience,1986)以及L. Marple的论文“通过FFT计算离散时间‘解析’信号”,发表于IEEE Transactions on Signal Processing,47(9),2600–2603 (1999)。还有C.Zhou、L.Yang、Y.Liu和Z.Yang在《Journal of Computational and Applied Mathematics》上发表的文章“一种使用Haar多分辨率近似计算希尔伯特变换的新方法”,223(2),585–597 (2009)。 未来计划实现的方法包括B样条(由Bilato提出)、Haar多分辨率(Zhou-Yang)以及Sinc/Whittaker小波等。
  • C++实现的.zip
    优质
    本资源提供了使用C++编写的希尔伯特变换算法的完整实现代码。该代码可用于信号处理和分析中,帮助用户提取瞬时频率等特征信息。 C++实现希尔伯特变换的代码可以包含在名为c++实现希尔伯特变换.zip的文件中。此表述重复了多次,实际上只需提到一次即可。 更简洁地表达就是: C++ 实现的希尔伯特变换可以在一个名为“c++实现希尔伯特变换.zip”的文件里找到。