针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题，提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先，利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度；其次，根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置；最后，提取线性加速度在时域上的特征向量，使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态。实验结果表明，该方法能有效识别人体6种日常运动状态，准确率达到93.37%。

基于时域分段处理的单频信号检测算法分析

matlab由频域变时域的代码仿真中的简单SISO OFDM 该存储库将通过使用wl_example_siso_ofdm_txrx.m上的示例代码来通过BPSK解调来模拟SISO OFDM。 注意：该存储库是NCTU课程“无线通信系统2018”中的作业。 如果您正在学习本课程，请不要从此存储库中复制。 版权所有。 描述 示例代码wl_example_siso_ofdm_txrx.m遵循以下步骤。 生成OFDM发送样本 通过WARP或模拟传输发送样本 解码收到的样本 计算信噪比/通道并绘制 在信号生成方面， 产生序言 产生数字位 将数字位调制为频域样本 添加试点样本 通过FFT将频率采样转换为时间采样 插入CP（循环前缀） 将符号重塑为一维样本 在解码部分， 包检测 CFO校正（在仿真中无用） 频道估算 删除CP（循环前缀） 通过FFT将时间样本转换为频率样本 解码频率样本 SFO校正 BPSK OFDM仿真 分区示例代码来signal_gen.m和decode.m signal_gen.m 信号发生器和传输 将传输的数字位输出到tx_data.bin 将传输的频域样本输出到tx_sym

该工具多用做频谱分析，将FPGA采集到的ADC数据导入到waveision里做fft变换（同时可以做时域分析），直接可以得到频点、频点的幅度、该信号的SNR、SFDR、ENOB等多个信息。

关于新兴的解决估计的方法，更准确，更可靠

MATLAB与时域分析-典型时域分析方法的MATLAB仿真设计.pdf 资料主要是控制系统中的时域分析用MATLAB来实现

分析了现有电力系统暂态稳定分析的时域仿真法以及EEAC法的特点及各自的优缺点：时域法可以应用于各种复杂模型、计及多种因素影响，EEAC法可以定量分析；提出一种将时域仿真法与EEAC法相结合，两者优势互补的方法，编制了暂态稳定计算程序，并与其他方法进行比较，取得了比较满意的结果。

以平面应变理论为基础,从弹性动力学平衡方程出发,推导得到频域动力学平衡方程。忽略材料的粘性特征,分别在时域和频域中建立激光激发兰姆(Lamb)波的有限元数值模型。比较分析两种模型的求解过程,在此基础上,在频域中研究激光作用在粘弹性薄板上激发Lamb波的特征。结果表明,激光激发的Lamb波主要包含低频的弱色散的对称模和色散的反对称模;有限元频域模型能有效地处理粘弹性材料中Lamb波的传播问题;材料的粘性特征会引起Lamb波的振幅衰减,且不同模式波的衰减(因子)不同。

matlab由频域变时域的代码[这是Beta版。 我仍在研究用户界面和文档。] 要求：MATLAB R2013b或更高版本，信号处理工具箱。 CardyLine是一个工具箱，可直接从心电图（ECG）进行单线心率变异性（HRV）分析。 在MATLAB ECG_SIG连续的ECG数据作为数值矢量加载后（以下称为ECG_SIG ），HRV分析只是CardyLine的一行代码：（语法可能会在以后的版本中更改） CardyLine(ECG_SIG, Fs, MAINS_FREQ, hrv_analysis_period) 其中Fs是以Hz为单位的采样率， MAINS_FREQ是以Hz为单位的主电源（电源线）频率（50或60）， hrv_analysis_period设置了以秒为单位的持续时间，以便在此持续时间的连续周期/时间段内对HRV进行分析（省去）如果不想将数据划分为多个纪元，则将其设置为[] 。 您将获得一个包含多个字段的结构的输出，包括检测到的心跳瞬间，平均心跳间隔以及每个时期的时域和频域HRV测量值。 （使用命令help CardyLine查看更多详细信息。） CardyLine具有内

参考： K Vasudevan，“通过频率选择性瑞利衰落信道传输的 Turbo 编码 OFDM 信号的相干检测”，IEEE 信号处理计算和控制国际会议，2013 年 9 月 26 日至 28 日，西姆拉。