说明：应用背景关于医学图像进行边缘提取的一个简单有效的方法！！关键技术经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，...

matlab 提取 基于 边缘

说明：基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号，通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m，需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数（在压缩包内）和已安装的EMD工具箱中emd函数。

重构imf hilbert变换 IMF-重构 EMD重构函数 EMD转换

说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，是国外的成品模型，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，本程序的性能已经达到较高水平，用MATLAB实现的压缩传感，DC-DC部分采用定功率单环控制。

算法 代码 调试 经典 信号 非线性 稳态

说明：利用经验模态分解进行故障预测，信号分析。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。

说明：应用背景通过matlab编写经验模态分解，先通过小波包对信号进行降噪，将去噪后的信号进行分解，得到各节IMF分量。 关键技术通过matlab编写经验模态分解可将信号分解为各节IMF分量。与小波分解不同，极大改善了非平稳信号的分解问题

matlab emd 分解 模态 经验

说明：经验模态分解，将一维离散数据信号分解成本征模态函数，从而将非平稳信号分解成相对相对独立的频率成分的相加

说明：应用背景  现代工业通用机械都配备了相当数量的滚动轴承。一般说来，滚动轴承都是机器中最精密的部件。通常情况下，它们的公差都保持在机器的其余部件的公差的十分之一。但是，多年的实践经验表明，只有10%以下的轴承能够运行到设计寿命年限。而大约40%的轴承失效是由于润滑引起的故障，30%失效是由于不对中...

matlab

说明：该程序是一种最小二乘滤波算法的matlab实现程序，主要应用于非平稳信号的干扰抑制中。

干扰抑制 RLS算法干扰

说明：非平稳信号分析。STFT变换及其MATLAB实现，Garbor展开、Choi-Williams分布、Wigner-Ville分布及其MATLAB实现。

signal-STFT Wigner-Ville Choi-Williams Wigner-Ville分布 stft-matlab

说明：时频分析工具箱，功能强大，能够出理和分析非平稳信号。

spfx 时频分析 工具箱