【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab对图像进行频率域图像增强，计算并画出此图像的中心化频率谱，用拉普拉斯算子对此图像锐化 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

通过经验模态分解将非平稳序列的径流数据分解为几个本征模函数，进行希尔伯特-黄谱分析，得到边际谱。经验模态分解采用三次样条插值绘制包络线。

常见的DOA估计算法matlab代码，包括MUSIC,ESPRIT,及其各种基于这两种算法的变体，包括集中MUSIC算法的性能分析和集中ESPRIT算法的性能分析比较

模数和数模转换器采样时钟内的抖动会对可实现的最大信噪比造成限制。 本应用笔记阐述了相位噪声和抖动的定义，绘制了其功率谱密度，介绍了时域和频域测量技术，解释了实验室设备的不利因素并提供这些技术的校正要素。所提出的理论有实验结果支持，可用于解决实际问题。 作者：Gil Engel

matlab色谱图代码WineID python中的parafac2用于色谱图分析 该存储库包含用于自动对齐色谱图的Python代码。 它使用parafac2的张量实现。 要为python安装张量，请遵循； 要测试代码，只需运行python脚本。 您将不得不更改数据文件夹以将脚本用于真实数据。 计划的功能（粗体已实现） 选择信息丰富的UV-Vis光谱区（用户或自动选择） 选择信息量大，可能不一致的时间分辨率（用户或自动选择） 色谱图的时间划分（用户或自动选择） Parafac2（部分）色谱图的自动比对。 自动选择参数。 Parafac2共洗脱求解器 使评估符合质量指标（例如核心一致性） 用户界面，可视化工具 轻松提取结果以进行后处理 参考书目： JoséManuel Amigo，Thomas Skov和Rasmus Bro，色谱：用数学模型和直观图形解决色谱问题 Sarmento J. Mazivila，圣地亚哥A. Bortolato，Alejandro C. Olivieri，MVC3_GUI：用于三阶多元校准的MATLAB图形用户界面。 升级包括新的多向模型，化学计量学和智能实验

matlab脑电功率谱代码脑电图-MEG-代码-MATLAB 该存储库包含有用的MATLAB函数，用于EEG分析。 ssd：是ssd的频域扩展（时空频谱分解）。 请参阅功能标题。 select_component：是有助于手动排除ICA伪影的功能。 EEGLab ICA透视窗口很慢，并且没有与数据进行交互的机会。 使用此功能，可以交互查看EEG的频谱（如果所选组件被拒绝）以及将被拒绝的alpha功率量以及其他选项（请参见功能的标题）。 另外，用鼠标左键和右键单击可以选择“主动”和“被动”组件，这意味着无论如何都应拒绝主动组件，并且保留被动组件以备将来使用。 例如，在许多情况下，研究人员更喜欢去除眼睛和心脏的假象，但也希望保留肌肉假象的成分，以防他们想要去除它们。 前者将通过左键单击选择为主动，而后者将通过右键单击选择为被动。 plot_spec：是用于绘制多通道信号频谱的函数。 注意：EEGlab函数有一些错误。

谱图理论就是研究如何通过几个容易计算的定量来描述图的性质。通常的方法是将图编码为一个矩阵然后计算矩阵的特征值。来自Gabriel Coutinho的最新谱图理论笔记。

matlab脑电功率谱代码硕士论文 发言题目：基于参数特征分析的情感状态分类中基于神经元脑电图的计算有效和鲁棒光谱特征信息提取模型的研究 概述描述：在本研究中，我们探索了在EEG特征提取任务中使用特征矩阵分解的各种参数PSD（功率谱密度）估计器模型。 该研究还对EEG波形的子空间维数估计进行了详细分析，这是基于本征分析的参数化PSD估计器必不可少的参数。 我们观察了计算光谱的标准偏差，绝对偏差，统计范数和其他统计参数的t值和p值，以分析光谱相关性。 该研究实现了PCA以减少特征尺寸空间，并探索了自动编码器的使用。 我们还探讨了从计算出的光谱中生成脑电图地形图像的概念，将其作为可能的特征提取方法。 提取的特征用于卷积神经网络，LSTM网络和多层感知器网络上，用于分类任务。 对于详细的数据可视化，我们使用了统计的Seaborn libray和Matplotlib3D。 有关研究的图和更多详细信息，请点击此处（）。 Github代码库说明：在“ transformation_matlab_codes”子目录中提供了用于频域转换的部分matlab代码库。 “ python_automation

利用光声相关谱法对血液流速进行了测量，并研究了激光重复频率以及血流方向与入射激光传播方向的夹角对血液流速测量准确性的影响。结果表明：血流速度越快，要求激光的重复频率越高；当血流方向与入射激光的传播方向垂直时，系统可以测量的血液流速范围为0.059～92.3 mm/s，测量值与真实值的相关系数为0.992；当血流方向与入射激光的传播方向不垂直时，测得的血液流速和实际血液流速的比值与样品倾斜角度成余弦关系。

在本文中，我们提出了一种新的集合角谱（P-AS），用于估计多个声源的到达方向（DOA）。 这种方法使用宽间隔的麦克风阵列以实现高分辨率，并且仅在二维时间边际角频谱（TM-AS）中合并由有源源控制的角度分量。 使用不同数量的源来评估其对空间混叠源和短时源的鲁棒性。仅在几个时间范围内激活源。 实验结果表明，与大多数现有的基于角谱的DOA估计方法相比，该方法更有效，更鲁棒。