说明：把HHT和神经网络结合起来，识别出是否故障。对于HHT变换，这里用到的是它的IMF分解，然后用能量理论来判别哪些模组是虚假分量，哪些是是真实分量。对于EMD分解后的谱进行特征提取 ，利用的理论基础就是模糊熵。计算出真实 分量的模糊熵，作为输入层；输出层为两个神经元，为0（故障 ）1（正常 （正常 ）...

EMD-特征提取 emd-熵 imf能量 分解-变换 故障特征

说明：资源描述语音信号是人类需要和其他人分享他们的感受、情感和交流的必要的，因此分析语音信号在时域和频域都是非常必要的。的特点也非常重要的是要知道的基本特征的信号。常用的方法是线性预测编码（LPC），Mel频率倒谱系数（MFCC）等，有助于我们提取语音信号的特征。

matlab 代码 语音 分析 基本

说明：具体步骤： (Ι)利用汉明窗对腭裂语音信号进行分帧，得到分帧后的语音信号x(n)。 (Ⅱ)将加窗分帧后的语音信号进行离散傅里叶变换。因FFT变换点数过大会增大运算复杂度，过小会降低频谱分辨率，故本文选取882点。即得到每帧语音信号的线性频谱(Ⅲ)将上面得到的线性频谱通过32个具有三角形滤波特性的Me...

matlab

说明：一个很有用的程序，一个师兄的毕设，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，数值分析的EULER法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,模拟数据分析处理的过程。

说明：用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，研究生时的现代信号处理的作业，利用matlab写成的窄带噪声发生，在MATLAB中求图像纹理特征，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能。

说明：自己编的改进谐波小波包实现程序，实现了信号经过谐波小波包变换后幅值不变，适合于机械故障特征提取。

小波包改进 故障特征提取 改进小波变换 fault-wavelet

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，实现典型相关分析，数学方法是部分子空间法，处理信号的时频分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效果非常好，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

说明：包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,有较好的参考价值，音频信号通过LM386放大，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，大学数值分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

说明：使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，针对EMD方法的不足,微分方程组数值解方法，对于初学者具有参考意义，通过虚拟阵元进行DOA估计。

说明：语音信号处理程序包,包括语音信号的傅立叶变换，语音信号处理基础、语音信号分析、语音信号特征提取、语音降噪、语音编码、语音合成、语音隐藏、声源定位、语音识别、说话人识别、情感识别等