ZYNQ PL采集AD7606数据 用做FFT变换

椭圆霍夫变换对弱弹道目标的检测前跟踪

HHT变换的动画过程即EMD分解的全过程 可以更加直观的学习HHT变换，经本人亲测该程序在matlab中可完美运行

HHT反变换 亲测有效 HHT反变换（Hilbert-Huang Transform）希尔伯特黄变换，HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。将其进行反变换目前用到的人极少。

小波变换，给出不同尺度的变换重构，MATLAB自带函数库

小波变换作为一种新的时频分析方法，具有多尺度、多分辨率分析的特点，为信号处理提供了一种新的强有力手段。

收藏的,VC做的频谱棒显示的还可以,可以下载看看.

1. 对于给定二值图，分别用matlab内置函数和两方向顺序滤波器法完成距离变换。 2. 显示距离变换的结果； 3. 比较两种方法得到的结果和执行时间；

一、脑电信号特点及一般处理流程 脑电信号特点： 随机性及非平稳性相当强。人脑是一个庞大而复杂的系统，按生理功能可分为许多基本环节，这些基本环节的生理活动相互影响、相互渗透地交织在一起，而其中存在的联系、制约关系及活动规律还没有被我们清楚地认识。因而，脑电信号表现出明显的随机性，一般不能用数学函数来准确表达，它们的规律主要从大量的统计结果中反映出来。 脑电信号具有非线性。脑电信号是大脑中各种神经元之间相互作用的信号的复杂组合，组合的非线性导致脑电信号具有非线性的特点。 信噪比低。在维持正常生理活动的条件下，生物体的各个基本系统之间存在着有机的联系，因而在脑电信号中存在着严重的背景噪声，而且噪声常常超过信号，导致信噪比很低。 信号微弱。人体脑电信号的强度很微弱，一般在微、毫伏级。

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