谱减法

当前话题为您枚举了最新的谱减法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

语音去噪:Matlab实现谱减法、小波变换与改进EMD算法
本资源提供基于Matlab的语音去噪程序,采用谱减法、小波变换和改进的EMD算法。 代码说明: 主函数:main.m 调用函数:独立的.m文件 运行环境:Matlab 2019b及以上版本 使用方法: 将所有文件置于同一Matlab工作路径下。 运行主函数main.m。 等待程序运行完成,即可获得去噪结果。 其他服务: 代码解读与咨询 文献资料获取 Matlab程序定制开发 科研项目合作 如有需要,请联系资源提供者。
图像幅度谱和相位谱交换与双谱重构
本研究介绍了一种方法,用于交换两幅图像的幅度谱和相位谱,并利用交换后的谱实现双谱重构。该方法包括幅度谱和相位谱的交换算法、双谱计算方法以及实验验证。实验结果表明,该方法能够有效地交换图像谱,并实现双谱重构,为图像处理和分析提供了新的可能性。
识别碎片物体(减法方法)-MATLAB开发
在MATLAB开发中,识别碎片对象的减法方法是一项重要的技术任务。
MatLAB函数谱加速度、速度和位移谱计算工具
该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比(例如,5%的临界值)生成伪谱加速度(PSA)、伪谱速度(PSV)和谱位移(SD)谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中,展示了如何使用该函数,并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。
matlab背景减法库-BGSLibrary前景分离的C++框架
matlab背景开发代码BGS图书馆背景减法库页面更新: 01/04/2017库版本: 2.0.0 (见和了解更多信息) BGSLibrary由BGSLibrary开发并提供了一个易于使用的C++框架,用于在视频中执行前背景分离。 bgslibrary兼容OpenCV 2.x和3.x,可在Windows、Linux和Mac OS X下编译。目前该库包含43种算法。源代码在下可用,该库是免费和开源的,用于学术目的。安装说明图形用户界面: (新的)包装纸: (新的)引文如果您将此库用于您的出版物,请将其引用为: @inproceedings{bgslibrary, author = {Sobral, Andrews}, title = {{BGSLibrary}: An OpenCV C++Background Subtraction Library}, booktitle = {IX Workshop de Visão Computacional (WVC'2013)}, address = {Rio de Janeiro
MATLAB中绘制冲击响应谱
MATLAB绘制冲击响应谱 以下是一些常用的MATLAB函数和方法,用于计算和绘制冲击响应谱: srs 函数: MATLAB自带函数,可直接计算冲击响应谱。 自定义函数: 可以根据SRS定义,编写自定义函数计算冲击响应谱。 信号处理工具箱: 利用工具箱提供的函数,例如 fft,ifft等,对冲击信号进行频域分析,进而计算冲击响应谱。 绘制正负谱对比图: 使用 plot 函数将正负冲击响应谱绘制在同一张图上,并使用不同的颜色或线型加以区分。
MATLAB中的DFT源代码示范-功率谱和功率谱密度计算演示
MATLAB中的DFT源代码演示-功率谱和功率谱密度(PSD)这是展示如何实时计算功率谱(PS)和功率谱密度(PSD)的演示。我们直接使用DFT(或FFT)计算功率谱。使用MATLAB函数周期图来计算功率谱和功率谱密度。观察到:(1)功率谱等于DFT绝对值的平方。 (2)功率谱中所有功率谱线的总和等于输入信号的功率。 (3)PSD的积分等于输入信号的功率。通过周期图获得的PSD是等效噪声功率谱密度(ENPSD)。可以看到ENPSD与PS的相关系数为1 / T,等于频率分辨率或频率间隔。应当注意,功率谱是离散序列或离散连续自变量函数,而ENPSD是非离散连续自变量函数。为了强调这一点,我将茎用于功率谱,将图用于ENPSD。在本演示中,我们从具有各种参数的正弦信号开始。然后,我们继续处理实际的音频信号。
自适应谱聚类算法改进
通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案,在传统谱聚类算法的基础上,通过自适应调整核函数参数和聚类簇数,提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能,实验验证了改进算法的有效性。
OFDM与FBMC功率谱仿真分析
OFDM与FBMC功率谱仿真分析 本项目使用Matlab对OFDM(正交频分复用)和FBMC(滤波器组多载波)进行功率谱仿真,并提供完整的代码实现。通过仿真分析,可以深入理解OFDM和FBMC系统的特性,以及两种技术的优缺点。 项目内容 OFDM功率谱仿真: 生成OFDM信号 计算并绘制OFDM信号的功率谱密度 分析OFDM信号的频谱特性,例如带外衰减 FBMC功率谱仿真: 生成FBMC信号 计算并绘制FBMC信号的功率谱密度 分析FBMC信号的频谱特性,例如带外衰减 OFDM与FBMC功率谱对比: 对比OFDM和FBMC的功率谱密度 分析两种技术的优缺点,例如频谱效率、抗干扰性能 项目意义 通过本项目的仿真分析,可以更直观地理解OFDM和FBMC的工作原理,以及它们在实际应用中的优缺点。这对于无线通信系统的研究和开发具有重要的参考价值。
Matlab开发-语音的倒谱提升
Matlab开发-语音的倒谱提升。这个练习展示了倒谱提升在光谱平滑中的影响。