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利用Matlab实现信号插值：基于频域零填充的时域内插方法-Matlab项目

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简介：
本项目使用MATLAB开发，专注于通过频域中插入零来提高信号分辨率。具体而言，该技术在频域增加零频率样本后执行傅里叶逆变换以提升时间序列中的采样密度。此方法适用于各种需要高精度信号处理的应用场景。 本代码是一个 Matlab 函数，它通过频域中的零填充提供时域中给定信号的插值。该算法类似于 Matlab 命令“interpft”的算法。为了说明函数的用法，给出了一个例子。为方便起见，在函数开头列出了输入和输出参数。此代码基于以下描述：R. 里昂，《了解数字信号处理》，上萨德尔河，普伦蒂斯大厅，2004 年。

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  • 利用Matlab实现信号插值：基于频域零填充的时域内插方法-Matlab项目
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    本项目使用MATLAB开发，专注于通过频域中插入零来提高信号分辨率。具体而言，该技术在频域增加零频率样本后执行傅里叶逆变换以提升时间序列中的采样密度。此方法适用于各种需要高精度信号处理的应用场景。 本代码是一个 Matlab 函数，它通过频域中的零填充提供时域中给定信号的插值。该算法类似于 Matlab 命令“interpft”的算法。为了说明函数的用法，给出了一个例子。为方便起见，在函数开头列出了输入和输出参数。此代码基于以下描述：R. 里昂，《了解数字信号处理》，上萨德尔河，普伦蒂斯大厅，2004 年。
     
  • 基于MATLAB的非平稳信号时频分析：时域、频域与时频域中的研究-MATLAB项目
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    本项目利用MATLAB进行非平稳信号的时频分析，涵盖时域特性解析、频谱特征提取及多分辨率时频表示方法的研究。 本代码用于对非平稳信号进行时频分析的Matlab程序。结果包括：1）信号在时域中的图形表示；2）通过FFT得到的信号在频域中的图形表示；3）使用STFT（短时傅里叶变换）得到的信号在时频域中的图形表示。该代码基于以下文献所述理论编写： [1] G. Heinzel、A. Rudiger和R. Schilling，2002年，《通过离散傅立叶变换(DFT)进行谱估计与谱密度估计》，包括窗口函数综合列表及一些新的平顶窗设计，德国汉诺威马克斯·普朗克引力物理研究所。
     
  • 信号特征提取-时域与频域的29种方法（MATLAB实现）.rar
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    本资源包含了使用MATLAB实现信号处理中常用的29种时域和频域特征提取方法，适用于科研、工程等领域中的信号分析。 使用MATLAB提取频域和时域信号的29个特征。主运行文件为feature_extraction，其中fre_statistical_compute负责提取频域特征，time_statistical_compute负责提取时域特征。生成的29个特征将保存在feature矩阵中。
     
  • 基于MATLAB的信号时频域分析实验
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    本实验通过MATLAB平台进行信号处理与分析，涵盖时域和频域特性探索，旨在培养学生掌握信号分析方法及应用技能。 信号的时频域分析涉及在时间和频率两个维度上对信号进行研究和处理的方法。这种分析方法能够提供关于信号特性的全面视角，包括信号随时间变化的情况以及不同频率成分的信息。通过结合这两种不同的观察角度，可以更深入地理解复杂信号的行为模式及其内在特性。
     
  • 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》。
     
  • 基于MATLAB的信号时域分析与实现
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    本项目基于MATLAB软件平台，深入探讨并实现了多种信号处理技术在时域中的应用分析方法。通过编程实践，系统地研究了信号的基本特性、变换及滤波等关键问题，为工程实际中复杂信号的解析提供了有效工具和参考方案。 MATLAB基础用于实现数字信号处理中的信号时域分析。
     
  • 进行FFT：将信号从时域转换到频域的MATLAB方法
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    本教程介绍如何使用MATLAB实现快速傅里叶变换(FFT)，帮助用户掌握将信号从时间序列数据转换为频率成分的技术。 FFT是我们常用的方法，但需要使用fftshift才能得到信号的真实图像。
     
  • 时域、频域及信息熵在内的40余种时频域特征提取方法 #时频域特征提取# 时域信号特征涵盖：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对...
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    本书深入探讨了包括时域、频域和信息熵在内的超过四十种时频域特征提取技术，详细介绍了从最大值到自相关等多种时域信号特征的计算方法。 时域、频域、信息熵等多种特征提取算法。 #时频域特征提取# 时域信号特征包括：最大值、最小值、峰值、峰峰值、均值、绝对平均值、方根幅值（RMS）、方差、标准差、有效值（Root Mean Square, RMS）、峭度（Kurtosis）、偏度（Skewness）、波形因子（Wave Factor）、峰值因子（Peak Factor）、脉冲因子（Impulse Factor）、裕度因子（Margin Factor）和余隙因子。 频域信号特征包括：平均频率、重心频率、频率均方根值和频率标准差。 小波特征包括：8个子带的小波能量比、小波能量熵、8个子带的尺度熵以及奇异谱熵。 信息熵相关特征包括：样本熵（Sample Entropy）、排列熵（Permutation Entropy）、模糊熵（Fuzzy Entropy）、近似熵（Approximate Entropy）和能量熵。 有使用Excel数据和Matlab文件的数据处理代码案例，注释详细。
     
  • MATLAB中的匹配滤波实现（含时域和频域方法）
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    本文章详细介绍了如何在MATLAB中使用时域和频域两种不同方法来实现信号处理中的经典技术——匹配滤波器。通过理论讲解与实践示例相结合的方式，帮助读者深入理解其工作原理并掌握实际操作技巧。非常适合对通信系统或雷达工程感兴趣的初学者和进阶学习者参考阅读。 该MATLAB文件以LFM信号为例详细介绍了信号匹配滤波的仿真方法和实现过程，涵盖了时域方法和频域方法。
     
  • 利用MATLAB填充小于指定面积的空洞区域
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    本教程介绍如何使用MATLAB识别并填充图像中面积小于设定阈值的孔洞，提升图像质量。 在MATLAB中对小于特定面积的空洞进行填充，在此基础上修改MATLAB自带的空洞填充代码以加入面积限制。