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ITD.zip_ITD_ITD 重构_基于时间尺度的信号分解与分析

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简介：
本研究提出了一种创新的时间尺度信号处理方法——ITD（Time-Scale Decomposition），通过重构算法实现对复杂信号的有效分解和精细分析，为信号处理领域提供了新的技术路径。 对一个信号进行固有时间尺度分解后重构可以提取出有用的信息，这种技术在信号处理中有广泛应用。

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  • ITD.zip_ITD_ITD 重构_基于时间尺度的信号分解与分析
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    本研究提出了一种创新的时间尺度信号处理方法——ITD（Time-Scale Decomposition），通过重构算法实现对复杂信号的有效分解和精细分析，为信号处理领域提供了新的技术路径。 对一个信号进行固有时间尺度分解后重构可以提取出有用的信息，这种技术在信号处理中有广泛应用。
     
  • ITD.rar_ITD程序_MATLAB信号分解_itd分解_信号分析_固有时尺度
    优质
    简介：ITD.rar包含了一个用于MATLAB环境下的ITD（固有时间尺度分解）程序，适用于复杂信号的细致分析与处理。该工具能够高效解析和展示信号在不同时间尺度上的特性，为科学研究及工程应用提供有力支持。 固有时间尺度分解是一种新的信号分解方法，其算法简单、速度快且效率高。
     
  • LCD-1.zip_ITD_LCD_基于LCD的信号分解与局部特征尺度分析
    优质
    本研究提出了一种基于LCD（局部分解方法）的技术，用于信号处理中的信号分解和局部特征尺度分析。该技术能够高效地识别并提取复杂信号中的关键信息，为后续的数据分析提供有力支持。 局部特征尺度分解是一种信号处理方法，通过三次样条插值获得光滑的内禀尺度分量（ISC），从根本上解决了ITD分解结果中的毛刺现象。
     
  • MATLAB中的小波分析与重构，侧重于时间序列分析
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB进行小波分析及其重构技术在时间序列数据上的应用，深入探讨其在信号处理、模式识别等领域的重要性。 Matlab小波分析与小波重构主要用于时间序列分析。
     
  • 基于MATLAB的EMD信号分解与重构（mytest2.m）
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    本项目利用MATLAB编写了名为mytest2.m的脚本，实现了对信号进行经验模态分解（EMD）并重构的功能，适用于数据分析和处理。 基于MATLAB个人编写的EMD分解及信号重构例子，展示了希尔伯特谱分析图像、各级分解结果，并显示了重构误差。
     
  • lmd.zip_LMD在matlab中的应用_信号局部分解尺度与时频能量分布分析
    优质
    本资源介绍了LMD（局部均值分解）方法在MATLAB中用于信号处理的应用，重点探讨了信号的局部分解、尺度变换以及时频能量分布分析。 局部均值分解是由Smith提出的一种新的非线性和非平稳信号分析方法。由于LMD是依据信号本身的信息进行自适应分解的，产生的PF分量具有真实的物理意义，由此得到的时频分布能够清晰准确地反映出信号能量在空间各尺度上的分布规律。
     
  • 基于EEMD分解的各阶IMF分量信号重构
    优质
    本研究探讨了利用改进的经验模态分解（EEMD）技术对复杂信号进行分析的方法，并着重于通过重构各阶固有模态函数(IMF)来提取信号的关键特征。 通过EEMD分解得到各阶IMF分量，并对信号进行重构。
     
  • 基于MATLAB的二维多尺度塔式分解与重构实现.pdf
    优质
    本文档详细介绍了利用MATLAB软件实现二维信号或多维数据在不同频率下的多尺度塔式分解与重构技术的方法和步骤。 二维多尺度塔式分解与重构的MATLAB实现.pdf文档介绍了如何使用MATLAB进行二维多尺度塔式分解与重构的技术细节和实践方法。
     
  • 基于Matlab的一维信号Mallat分解与重构算法
    优质
    本研究运用MATLAB软件，探讨了一维信号的Mallat分解与重构算法，旨在深入分析小波变换在信号处理中的应用效果。 本实验使用MATLAB 2015进行编程，并调用系统小波函数对信号进行分解。通过实现Mallat分解与重构算法来完成一维信号的多层分解和重构过程。通过对信号进行多层分解，可以有效地去除噪声并压缩数据量。具体来说，在去噪过程中，将高频部分（即阶数较高的）系数设为零；在数据压缩时，则舍弃幅度较小的部分，认为这些部分对原始信号的影响不大，从而减少传输的数据量。利用重构算法将分解后的信号重新组合以恢复原信号。Mallat分解和重构算法在信号处理中扮演着重要角色。 实验过程中可以设置调用的系统小波函数与小波分解的层数。为了保持一般性，在本实验里选择的小波函数为db10，且设定分解层次为4层。整个程序采用模块化设计方法，由以下六个文件组成：源数据文件dataset.txt；主程序mallat_main.m；小波分解程序mallet_decompose.m；小波合成函数mallet_compose.m；上采样程序upsample.m以及下采样程序downsample.m。
     
  • 时间频率信号分析与处理——全面解析
    优质
    本书《时间频率信号分析与处理》深入浅出地介绍了时间频率信号的基本概念、分析方法及应用技术，旨在帮助读者全面掌握相关理论知识和实践技能。 Boualem Boashash撰写的《Time-Frequency Signal Analysis and Processing》及其附带的代码和相关时频工具分析工具箱。