说明:1. 典型序列的产生,利用DFT对信号进行频域分析。3. 利用卷积和DFT分析信号及系统的时域和频域特性,验证时域卷积定理。2.
说明:基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设,是机器学习的例程,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,esprit算法对有干扰的信号频率进行估计。
说明:微分方程组数值解方法,构成不同频率的调制信号,预报误差法参数辨识-松弛的思想,时间序列数据分析中的梅林变换工具,详细画出了时域和频域的相关图,数据模型归一化,模态振动。
说明:适合任何信号的模糊函数的画法。运行时要明白要要输入的那几个字母的实际含义。首先要将你的信号进行离散化,Signal elements(u_basic)就是你的信号矢量。Frequency coding in units of 1/tb你信号的采样频率,Over sampling ratio表示要满足...
说明:A计权计算声压级,通过时域变换到频域,然后计算出每个频点的声压,计算三分之一倍频程和总声压以及A计权声压