基于Matlab的迁移学习技术用于滚动轴承故障诊断，振动信号转图像处理并高精度分类,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统：高准确率，简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,关键词：Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 振动信号转换; 二维尺度图; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统：振动信号二维化与Squeezenet应用

本科毕业论文---小波变换在信号及图像处理中的应用研究.doc

内容概要：文章详细记录了通过 Matlab 实现数字信号处理实验的过程，重点探讨了地表高程图的数据处理方法，包括图像三维可视化、梯度计算及着陆安全区评估。 适合人群：适用于对数字信号处理感兴趣的学生和研究人员，尤其是网络工程专业的本科生。 使用场景及目标：①学习使用 Matlab 进行图像处理的基本技巧，如卷积和滤波器设计；②掌握地表高程图的三维可视化技术；③理解如何评估和标记安全着陆区域。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和实验步骤，有助于读者理解和复现实验内容。 在数字信号处理领域，地表高程数据分析是一种常见的应用形式，通过利用Matlab这一强大的数学计算及可视化工具，可以有效地对地表高程数据进行处理和分析。本文以广东工业大学计算机学院网络工程专业的学生实验报告为案例，详细记录了数字信号处理实验的过程，主要内容包括地表高程图的三维可视化处理、梯度计算以及着陆安全区评估。 三维可视化技术是数字信号处理中的一个重要应用。通过对地表高程图进行三维渲染，可以更直观地展示出地形的起伏情况。实验报告中，将二维像素点转化为三维空间中的坐标点，实现了地表高程数据的三维显示。这一过程涉及了图像处理的基本技巧，如图像的读取、像素亮度值的转换、以及三维坐标的生成和渲染。在Matlab环境下，使用了如surf、imagesc等函数对地表高程数据进行可视化，以便于研究人员对地形有一个直观的认识。 梯度计算是数字信号处理的重要技术之一，尤其在图像处理中应用广泛。通过对高程数据计算x与y方向的一阶差分，可以得到地表的梯度信息，这有助于分析地形的陡峭程度和变化趋势。在实验中，通过Matlab的gradient函数计算了高程数据的梯度，并通过计算梯度的绝对值绘制出梯度图。利用surf函数生成的三维图直观地展现了梯度的大小和方向，进一步分析地形的起伏和倾斜情况，为后续处理提供了依据。 着陆安全区评估是地表高程数据分析的直接应用。在实验报告中，评估着陆安全程度的函数被设计出来，考虑了地表平坦程度和相连面积这两个重要因素。地表平坦程度通过计算梯度绝对值来评估，平坦地区由于梯度小而被判定为安全。相连面积则通过图像处理中的形态学操作来确定足够大的平坦区域。这一部分的工作在Matlab中通过编写自定义的evaluate_landing_zones函数完成，实现了对地表高程数据的安全评估和着陆区域的自动识别。 此外，实验报告中还详细提供了实验的代码实现和具体步骤，这对于读者复现实验内容具有极大的帮助。整体而言，该报告不仅涉及了数字信号处理的基础知识，还包含图像处理技术、地表高程数据分析的实际应用，对于对数字信号处理感兴趣的读者，尤其是网络工程专业的学生和研究人员来说，是一份难得的参考资料。

ipp2018，IPP2018在Intel官网上老版本无法下载，但是在老旧工程中还会用到，希望可以帮助大家

小波分析信号与图像去噪分析！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

本设计方案旨在提出一套基于TMS320C6x11系列DSP的图像获取方案，利用模拟视频信号的统一性，实现随意更换带有标准模拟视频信号输出接口的图像设备而无需在图像处理系统的硬件和软件上作修改。

1、实现效果：《【Matlab系列】一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124359195 2、内容介绍：一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）的matlab实现。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！

1 非负矩阵分解（NMF或NNMF），也是非负矩阵逼近是多元分析和线性代数中的一组算法，其中矩阵V被分解为（通常）两个矩阵W和H ，具有所有三个矩阵都没有负元素的性质。这种非负性使生成的矩阵更容易检查。此外，在处理音频频谱图或肌肉活动等应用中，非负性是所考虑的数据所固有的。由于该问题通常不能完全解决，因此通常用数值近似。 2 适合机器学习，数值优化，图像处理，信号处理等专业的初学者进行分析和学习。 3 语音去噪一直是音频信号处理中长期存在的问题。如果噪声是静止的，则有许多去噪算法。例如，维纳滤波器适用于加性高斯噪声。然而，如果噪声是非平稳的，经典的去噪算法通常性能较差，因为非平稳噪声的统计信息难以估计。施密特等人。使用NMF在非平稳噪声下进行语音去噪，这与经典的统计方法完全不同。关键思想是干净的语音信号可以用语音字典稀疏地表示，但非平稳噪声不能。类似地，非平稳噪声也可以用噪声字典稀疏表示，但语音不能。NMF去噪算法如下。两个字典，一个用于语音，一个用于噪声，需要离线训练。

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码--第 19 章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术资料整理DIY

去噪声代码matlab QAB去噪 使用量子自适应变换的信号和图像去噪。 敬启者， 该软件包包括该论文的MATLAB代码： Sayantan Dutta，Adrian Basarab，Bertrand Georgeot和DenisKouamé。 “基于量子力学的信号和图像表示：在去噪中的应用。” arXiv预印本arXiv：2004.01078（2020）。 Sayantan Dutta编写的MATLAB代码电子邮件：和 该脚本显示了使用Quantum自适应基础（QAB）调用信号和图像的去噪算法的示例。 注意：代码没有得到很好的优化，它占用了大量内存，并且需要几分钟才能生成结果。 如果要对大小为512 x 512的图像（例如经典的Lena图像）进行降噪，请确保您的计算机至少有16 GB的RAM。 如有任何疑问，请随时通过电子邮件地址与我联系。 干杯， 萨扬丹·杜塔（Sayantan Dutta） 2020年11月11日