时频图的两种画法(传入一维数据运行即可)。 时频图(Time-Frequency Plot)是一种用于表示信号在时间和频率上变化的形。它将信号的时域和频域信息结合在一起,可以直观地展示信号在不同时间和频率上的特征。 时频图常用于分析非平稳信号,例如音频信号、语音信号、振动信号等。它可以帮助我们观察信号的瞬时频率、频谱演化以及时域特征。 常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)和Wigner-Ville分布等。这些方法可以将信号分解成不同时间和频率上的成分,并通过色彩或亮度来表示信号的能量或幅度。 时频图可以用于许多应用领域,如音频处理、语音识别、振动分析等。它可以帮助我们理解信号的时频特性,从而更好地进行信号处理和分析。
2024-06-06 15:35:00 1KB 可视化 信号处理
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FBX Viewer是一个免费的*软件工具,用于查看同的3D文件类型:FBX、3ds、DXF、DAE(Collada)、OBJ。 查看器基于ClockStone的DirectX 11引擎,支持大量高级实时功能,例如为任何类型的光源渲染彩色软阴影,应用后期处理过滤器等。
2024-05-13 10:16:57 31.3MB 三维模型
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一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析,观察主成分分析的作用 3、(选做)解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集,查看数据分布情况: 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析,比较分析的准确率 4、(选做)使用数值计算方法实现步骤2,深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图
2024-04-17 17:37:14 1.45MB python 数据集 主成分分析 人脸识别
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可实现对二维数据的聚类,单径或多径瑞利衰落信道仿真,可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
1维数据的sym4小波基去噪重构——matlab
2023-04-21 13:55:40 1KB matlab 小波去噪 sym4
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BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN(X,V,Xv)返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建,这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说,(在 2D 中) 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和,基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j),其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离,s 是高斯方差, g 是收敛参数。 —— 参考书目: [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”(1973) [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和
2023-04-10 15:24:29 5KB matlab
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该函数使用此处描述的 GE Historian 压缩算法(类似于 Swinging Door 算法)删除 EPS 容差区间内的冗余数据点: http : //www.evsystems.net/files/GE_Historian_Compression_Overview.ppt
2023-03-08 16:32:24 2KB matlab
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MATLAB生成2维数据点程序,可以产生一些简单的流行结构数据集,用于聚类测试;MATLAB基础程序,简单易用有注释,高手请绕路勿喷,只为挣个积分,愿世界和平。。。
2023-03-06 20:16:33 852B MATLAB 人工 手动 生成数据
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笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt,共3讲。分别是: 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结,来源均来自互联网(如有侵权请评论告知,谢谢)。
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该代码实现了高斯混合模型。 它假设特征是独立的。 具体来说,GMMtrain.m 用于学习 GMM 模型,GMMpredict.m 用于预测集群标签。
2023-03-02 12:18:46 4KB matlab
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