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MATLAB开发——自适应时频分析

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简介：
本项目聚焦于利用MATLAB进行自适应时频分析的研究与实现，旨在探索并优化信号处理技术，适用于复杂信号的高效解析。 Matlab开发-自适应时频分析。包括时频分析程序及MATLAB用户界面。

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  • MATLAB开发——自适应时频分析
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行自适应时频分析的研究与实现，旨在探索并优化信号处理技术，适用于复杂信号的高效解析。 Matlab开发-自适应时频分析。包括时频分析程序及MATLAB用户界面。
     
  • 自适应时频分析：MATLAB程序与UI开发
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    本书介绍了利用MATLAB进行自适应时频分析的方法及用户界面(UI)开发技巧，涵盖信号处理和数据分析方面的实用技术。 自适应时频分析工具包及其中文手册提供了一种先进的信号处理方法。内核程序使用C++编写，而图形用户界面（GUI）则是基于MATLAB函数构建的。该工具包提供的时频分辨率显著优于传统的短时傅立叶变换。 用法说明：首先将tfagui.m和tfagui.fig文件解压到您的MATLAB工作路径中，然后将atfr.exe文件放置在系统路径下（例如“C:\winnt”）。您可以通过在 MATLAB 的命令行窗口输入 tfagui 来启动该工具包。 参考文献：AOK的核算法借鉴了RICE大学Jones教授的研究成果。
     
  • AOK.rar_AOK_时频分析_AOK自适应时频_MATLAB_aok_自适应最优核
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    本资源提供MATLAB实现的AOK（Adaptive Optimal Kernel）算法代码，用于信号处理中的自适应时频分析。 本程序用MATLAB编写，基于自适应最优核的时频分析。
     
  • Matlab时频分析技术及应用实例.zip_matlab 时频分析_时频分析详解_时频分析matlab_时频处理_时频应用
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    本资料深入讲解MATLAB在时频分析领域的应用，涵盖基本原理、算法实现及典型实例。适合科研人员与工程师学习参考。 提供全面的各类时频分析MATLAB程序，方便对研究对象进行相应的时频处理。
     
  • 理想时频分析II：时频分析与同步压缩变换 - MATLAB开发
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    本项目是关于理想时频分析的研究，重点在于时频分析及其在信号处理中的应用，特别是同步压缩变换技术，并提供MATLAB代码实现。 这段代码有助于生成强非平稳信号的理想时频表示。函数“SST2”是之前提交的“SST”的简化版本，它比现有的同步挤压变换更易于使用。如果您对代码有任何建议，请通过电子邮件发送至yugang2010@163.com，我会尽力改进。 我是一名即将于2016年6月毕业的山东大学学士学位获得者，并正在攻读博士学位。我的研究兴趣包括盲源分离、模态识别、时频分析、机器状态监测、故障诊断和瞬时声压级计算。我希望找到一个博士后职位继续相关领域的研究，如果有合适的岗位可以提供给我，我将非常感激。
     
  • 基于 MATLAB 的信号分析GUI：支持时域、频域与时频域分析 - MATLAB开发
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    这是一个使用MATLAB开发的图形用户界面工具，专门用于信号分析。该工具支持时域、频域及时间-频率领域的全面分析，助力科研和工程应用中的数据解读与处理。 Signal Vision 是一款用户友好的信号分析软件，支持时域、频域及时频域的信号处理功能。该应用能够提供示波图、相关图、频谱以及频谱图等多种可视化效果，并且可以计算一些重要的统计信息，如正负峰值值、平均值、均方根值等。此外，在适用情况下，它还可以分析时间分辨率和频率分辨率。 应用程序提供了几个实例文件来帮助理解其功能：“ECG.txt”可用于时域中的信号分析（例如用于诊断目的）；“BuriedSignal.dat”可以通过相关性或频域方法进行处理以检测其中的正弦波成分；而音频文件“Glock18.wav”则可以用来通过关联运算计算射速等信息。 该软件的设计理论依据包括：[1] D. Manolakis 和 V. Ingle 的《应用数字信号处理》（剑桥大学出版社，2011 年）以及 [2] T. Dutoit 和 F. Marquґes 编写的《基于MATLAB的应用信号处理》。
     
  • MATLAB开发——自适应控制算法
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    本项目专注于利用MATLAB平台开发先进的自适应控制算法，旨在优化控制系统性能，适用于工业自动化和过程控制等领域。 在MATLAB环境中设计与开发自适应控制器是动态系统控制中的关键任务之一。这类控制器能够根据系统的不确定性和未知特性自动调整参数，从而提升其性能。本主题主要关注利用MATLAB进行基于Lee & Khalil理论的自适应输出反馈平面双臂机器人控制系统的设计和开发。 理解自适应控制的基本概念至关重要：该策略的核心在于能估计并补偿系统中未知或变化中的参数。通过在线学习机制不断调整控制器参数，以实现对动态特性最优化的适应性响应。Lee & Khalil在非线性系统的自适应控制领域有重要贡献，他们提出的方法尤其适用于处理多输入多输出（MIMO）系统。 文中提到的simulink模型是指使用MATLAB Simulink工具箱构建的动态系统模拟模型。Simulink是一个图形化设计和仿真环境，用户可以利用它连接不同的模块来创建复杂的控制系统。在此案例中，我们将建立一个用于自适应输出反馈平面双臂机器人的Simulink模型。这个模型可能包含状态观测器、参数估计器及控制器等核心组件。 安装、授权与激活部分说明了在使用MATLAB进行开发前必须完成的步骤：下载软件，并输入序列号来遵循激活流程，从而确保合法运行所需的license.txt文件已正确配置。 自适应控制器的实际应用通常涉及以下步骤： 1. **系统建模**：根据机器人动力学建立精确数学模型。 2. **控制器设计**：选择适当的自适应控制策略（例如Lee-Khalil方法）并构建其结构。 3. **Simulink建模**：利用Simulink创建系统的图形化表示，包括输入、输出方程和参数更新规则等组件的连接。 4. **参数估计**：在模型中集成实时参数估计算法模块以动态调整系统未知或变化中的特性值。 5. **仿真测试与优化**：通过Simulink进行仿真实验来评估控制器性能，并根据需要做出相应改进。 6. **硬件在环验证**：将最终的控制策略应用于实际机器人设备上，执行实验性检验。 MATLAB及其Simulink工具为自适应控制系统的设计和调试提供了强大的支持，在处理如双臂机器人的复杂问题时尤为有用。
     
  • MATLAB时频分析与应用-PDF
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    《MATLAB时频分析与应用》是一本专注于使用MATLAB进行信号处理和分析的实用指南，深入讲解了时频分析技术及其在工程、科学领域的广泛应用。 关于MATLAB的时频分析资料非常有用，其中包含了许多有价值的信息。
     
  • GaussQuad: GaussLeg.m 的自适应版本 - MATLAB开发
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    GaussQuad 是一个基于 GaussLeg.m 的MATLAB工具箱，提供了一个改进版的高斯-勒让德求积算法，支持自适应积分计算。 高斯小队的GAUSSQUAD函数使用Gauss-Legendre求积法来评估从a到b区间内f的积分，默认容差为10^-14。用户也可以通过指定另一个容差值gaussquad(f,a,b,tol)来自定义容差设置。输入函数f可以是内联或函数句柄形式。
     
  • 自适应线条增强应用的MATLAB开发
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    本项目致力于利用MATLAB开发一种先进的图像处理技术——自适应线条增强算法，旨在提高复杂场景中线条特征的辨识度与清晰度。通过智能调节参数，该软件能有效应对不同环境下的挑战，为用户提供精准、高效的图像分析工具。 函数 [ALEstruct] = ale(f, fs, munoise, sigmanoise, mulms, ncoef, dur) 使用 LMS 算法和自适应 FIR 滤波器执行自适应线性增强功能，该功能可以提高受白噪声影响的单音信号的质量。需要滤波器设计工具箱、信号处理工具箱。 输入参数： - f: 正弦波频率 - fs：正弦波采样率（至少为2f） - munoise, sigmanoise: 白噪声均值和方差 - mulms，LMS算法中步长参数的值 - ncoef: FIR滤波器系数数量 - dur：以信号周期数表示的仿真时间 输出： ALEstruct 结构体包含以下字段: - .weights: 迭代完成后滤波器权重 - .error : 误差信号随模拟过程的变化情况 - .output： 滤波器输出结果 - .signal: 输入信号副本 - .desired：LMS自适应方案中所需的期望值