Advertisement

通过EMD和HHT方法，在Matlab环境下进行信号分析，参考Google的英文原版。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
EMD HHT 算法的原始版本，以其对原汁原味保持的高度重视而著称。该算法的详细介绍，包括其背后的研究背景、清晰明确的步骤流程以及可供自由使用的开源代码，旨在为广大学习者提供便捷的学习资源。通过 Google 平台轻松获取，希望此资源能为您的学习带来帮助，祝您一切顺利，由 Allen 整理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • EMD HHT Matlab信号分析的Google英文原版
    优质
    本书为Google搜索结果中关于EMD（希尔bert变换）和Matlab信号分析的英文原版资料汇总，适合深入研究信号处理技术的专业人士阅读。 原汁原味 EMD HHT 算法介绍包括研究背景、算法步骤以及开源代码的分享，方便大家通过 Google 下载学习。祝好，Allen。
  • 在MATLAB环境中进行Socket通信
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现Socket通信，包括客户端和服务器端的编程方法及示例代码，帮助读者掌握网络数据传输技术。 在MATLAB环境下进行Socket通信时，网络上的两个程序通过一个双向的连接实现数据交换，这个连接的一端称为socket。
  • 基于EMD的Hilbert-Huang变换(HHT)分析方法
    优质
    本研究介绍了一种结合经验模态分解(EMD)与希尔伯特-黄变换(HHT)的信号处理技术，旨在有效提取复杂非线性数据中的瞬时频率特征。 基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序可以将非平稳信号转换为平稳信号。通过累积重构IMF分量，可以获得平稳信号。主程序是HHT.m，需要使用hhspectrum.m函数和instfreq.m函数，并且要安装EMD工具箱中的emd函数。
  • MATLAB内置HHT算法，简明的EMD分解方法
    优质
    本文章介绍了MATLAB中内置的希尔伯特-黄变换（HHT）算法及其简易的emd分解方法，帮助读者快速掌握信号处理中的经验模态分解技术。 MATLAB自带HHT算法，并提供了最简洁的EMD分解功能。
  • 在VC环境下进行声音信号的实时采集
    优质
    本文介绍了在虚拟机（VC）环境中实现声音信号的实时采集技术，探讨了相关编程方法和优化策略。 在VC环境下实现声音信号的实时采集主要包括数据缓存与播放功能。相关开发过程有详细的笔记记录。
  • 在MATLAB_Simulink环境下进行PID参数整定
    优质
    本项目专注于使用MATLAB和Simulink软件工具对控制系统中的PID控制器参数进行优化调整，旨在实现系统响应的最佳性能。 PID参数的整定能够提高系统的收敛性，显著改善控制系统的动态性能，并大幅度减少工作量。
  • G-Rilling EMD HHT 方法的 Matlab 开源代码
    优质
    简介：本项目提供基于Matlab实现的G-Rilling EMD HHT方法开源代码，旨在促进经验模态分解及希尔伯特-黄变换技术的研究与应用。 此资源提供了G-Rilling的EMD（经验模态分解）及HHT变换（希尔伯特-黄变换），以及其他优化算法的工具箱。该工具箱需要与时频工具箱配合使用，因为其中的部分代码依赖于时频工具箱中的算法。所需时频工具箱在我的其他资源中可以找到，具体的安装步骤可以在我的个人博客上查看。祝好，Allen.
  • 在Linux环境下使用Socket进行TCP网络通信
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux操作系统中利用Socket API实现TCP协议下的网络编程，涵盖连接建立、数据传输及断开过程。 在学习《UNIX网络编程》的基础上，我动手实现了一个TCP服务器与客户端之间的通讯程序。该程序涵盖了常规网络通信的主要步骤，并且代码结构清晰、注释详尽，适合初学者或有一定基础的人士参考学习。经过测试，代码已无误运行。 此外，我还提供了一个进阶版的程序来实现多个客户端间的相互通讯，请查阅我的其他资源以获取更多相关内容。
  • 基于EMD的HHT频谱分析
    优质
    本研究探讨了基于经验模态分解（EMD）的希尔伯特-黄变换（HHT）在频谱分析中的应用，提出了一种改进算法以提高信号处理精度和效率。 通过经验模态分解将非平稳序列的径流数据分解为几个本征模函数，并进行希尔伯特-黄谱分析以得到边际谱。在经验模态分解过程中，采用三次样条插值来绘制包络线。
  • MATLAB匹配滤波代码-L1-UWA：在脉冲噪声环境下，利用L1范数和PCA进行信号恢复的水下声学通信方法
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB的算法，用于水下声学通信中的信号恢复。该算法结合了L1范数优化与主成分分析（PCA），旨在提高脉冲噪声环境下的通信质量。 本段落介绍了使用L1规范主成分分析（L1-PCA）在冲激噪声条件下模拟水下声传输的盲接收仿真代码。该回购包括由东北地区的P.Qarabaqi和M.Stojanovic开发的时变信道生成实现，以及MarkVeillette、RobertJ.Achatz、MichaelG.Cotton和RogerA.Dalke所开发的相关软件。此软件可以免费使用和修改（请参阅许可）。在使用随附软件库的过程中，请感谢上述作者，并确保在任何衍生作品中保留指向其网站的链接。如果该代码对您的研究有所帮助，建议引用文献@inproceedings{Gannon2018}。