频谱平滑
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基于频谱分析的信号优化平滑技术
信号优化平滑技术这一章探讨了两种利用频谱分析实现最佳信号平滑的创新经验方法。这两种方法适用于受噪声干扰的平稳和非平稳、线性和非线性信号，并基于频谱表示定理 (SRT) 进行信号分解，并利用最优控制的动态特性。
方法特点：* 生成低分辨率和平滑滤波器* 分别适用于长期和短期最佳跟踪和预测
验证方法：* 采用蒙特卡洛模拟对三类主要信号进行分析* 将双 SRT 方法与广为人知的经验希尔伯特-黄变换 (HHT) 的类似优化版本进行比较
Matlab
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2024-05-28
MATLAB中倒谱提升器的频谱平滑效果分析
本练习展示了倒谱提升器在语音信号频谱平滑中的应用。通过计算窗口加权的实际倒谱并保存对数幅度谱，随后使用低频率提升器来有效平滑频谱，截止频率从20Hz逐步增至100Hz，步长为20Hz。详细操作指南请参阅“3.14Cepstral Liftering.pdf”。
Matlab
2
2024-07-31
MATLAB开发频谱平滑方法应用于浊音对数幅度谱处理
这个MATLAB练习涉及使用提升法平滑用户指定语音文件中特定浊音语音帧的STFT对数幅度谱。首先，使用指定窗口处理语音帧，并进行p阶预测器LPC分析，计算其对数幅度谱。随后，通过低频提升器提升倒谱，进行进一步分析。练习最后将三个对数幅度谱绘制在一个图上，以便进行比较。详细的用户指南可以在文件“3.22 Spectral Smoothing.pdf”中找到。
Matlab
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2024-09-28
matlab信号平滑
该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。
Matlab
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2024-05-01
快速平滑算法实现
该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是：
三角平滑去噪算法
矩形平滑去噪算法
伪高斯平滑去噪算法
算法与数据结构
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2024-05-15
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。
Matlab
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2024-07-28
数据平滑的分箱方法
数据平滑的分箱方法，例如对排序后的价格数据（美元）进行分箱：
4, 8, 9, 15, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
将其划分为等深的箱：
箱1：4, 8, 9, 15
箱2：21, 24, 25
箱3：26, 28, 29, 34
可使用箱平均值或箱边界值进行平滑：
箱平均值平滑：
箱1：9, 9
箱2：23, 23
箱3：29, 29
箱边界值平滑：
箱1：4, 15
箱2：21, 25, 25
箱3：26, 34
算法与数据结构
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2024-05-15
B样条曲线平滑拟合
B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。
算法与数据结构
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2024-04-29
MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码概述
MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。
Matlab
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2024-05-12
指数平滑技术时间序列的应用
给定输入序列X（列向量），以FS赫兹采样，指数平滑器根据指定的时间常数TAU返回平滑的输出序列Y。如果X是矩阵，则对其列向量逐一进行处理并返回相应的平滑输出Y。如需进一步的MATLAB示例用法，请键入“help expsmooth”。
Matlab
2
2024-08-03