说明：最小熵解卷积，通过解卷积运算降噪，且能实现故障特征分离
故障分离 熵--降噪 最小熵-MED 最小熵 最小熵解
说明：利用MFCC特征，采用HMM模式，实现中文数据库的情感识别。
情感数据库 hmm1883 mencoo hmm2018最新网站 mfcc1
说明：针对较大噪声工况下机械故障诊断中的齿轮故障特征提取。
trouble4gw 机械故障诊断 齿轮 preparexv4 MED算法
说明：ICA(独立成分分解),可实现采集信号中源信号的分离，便于提取特征量，实现模式识别。同时由于可以将源信号分离开来，可实现信号的降噪，去掉基波、三次谐波、五次谐波等。
time-ICA 降噪源分离 提取谐波 降噪 基波提取
说明：使用Harris角点检测器查找特征。再使用SIFT描述符并匹配两个图像之间的特征描述符。使用RANSAC执行单应。最后把图像包起来缝合。
sift 图像拼接 sift+ransac SIFT特征 毕业设计
说明：提出一种全新的子载波调制方式盲识别算法,该算法利用OFDM子载波组的统计特性,然后通过推导得到新的基于混合高阶矩的特征量,使得到新的特征量不受信噪比、载波频偏与相位偏移的影响。
调制-识别 混合调制识别 调制识别 高阶矩 OFDM相位偏移
说明： 该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程...
RSSD 共振稀疏分解 小波变换 RADWT
说明：深度学习网络产生两个txt文件分别为测试数据特征提取结果与标签结果，提取两个文件内容并按行绘制平方损失函数图
特征提取-txt 深度网络绘制损失函数 mobilenet MobileNet-SSD 深度学习
说明：基于matlab的认知无线电频谱空穴的循环平稳特征检测，非常好用，欢迎交流。
无线电频谱空穴 循环平稳 特征检测 论文
说明：反射式血氧（SPO2）计算，包括基线滤波，脉搏波特征点提取，R值计算，可移植到单片机（STM32）。
STM32--滤波 脉搏 脉搏波滤波 spo2-stm32 R值血氧
