关于ppg信号预处理和特征提取的代码仅供参考学习

包含 DmJdbcDriver16.jar、DmJdbcDriver17.jar、DmJdbcDriver18.jar、dm8-oracle-jdbc16-wrapper.jar 以及配置说明

动态表 对地图布局的修改不仅限于用户在 ArcMap 中可以执行的操作。 ArcPy 提供了一些强大的工具，不仅用于操作图层，还用于更改地图文档中元素的外观和内容。 下面的代码和文档演示了如何在地图上构建表格，以响应“数据驱动页面”中的当前页面以及与该特定页面相关的数据。 虽然代码相对简单，但有一些 Python 组件，例如列表推导式、您应该熟悉的类以及 ArcPy 的游标和映射模块的知识。 让我们通过下面的设置和示例来看看这一切是如何工作的。 设置 对于任何数据驱动页面设置，您都需要一个索引层。 索引图层是一组要素，这些要素将根据要素的范围或索引图层属性表中定义的比例循环生成多个地图。 在您的 mxd 中，您需要在图层上启用数据驱动页面并设置“名称字段”参数。 此“名称字段”将成为稍后查询表（即 dbf）的关键组件。 下一阶段的设置都发生在 mxd 的“布局视图”中。 到达那里后

1.音频原始数据形式：8k16bitpcm； 2.频率范围：60HZ~3400HZ； 3.三角窗数量：15组； 4.提取filter bank特征，并观察特征分布特点； 5.求取特征三阶差分并进行离线CMVN（cepstral mean and variance normalization，CMVN）

采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang Transform）来进行滚动轴承故障特征的提取。将信号先进行小波包降噪处理，然后用HHT进行信号故障特征提取。通过实验仿真和轴承故障诊断实例，对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果，证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性。

研究生系列教材 数字信号处理2课后答案 -丁玉美、阔永*、高新* 时域离散随机信号处理 研究生数字信号处理2 期末考试-数信2

虚拟仪器数据采集与信号处理.ppt

matlab 2016 DSP 数字信号处理 工具箱 用户手册 - Matlab DSP System Toolbox User’s Guide (2016, MathWorks)

小波包能量熵及系数重构可视化matlab程序，数据是excel形式的，直接需改excel文件即可。本程序带详细每一步的注释，初学者一看就懂，很容易换成自己的数据或是修改相关参数。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。

AR 模型参数估计完整代码 附代码详细说明