matlab倒错代码MIMO倒谱 论文 A MIMO 倒谱随附的数值插图代码。 概括 此存储库中的代码代表了 Matlab 中用于模拟手稿“A Multiple-Input Multiple-Output Cepstrum”中的最小工作示例，其预印本可以在 Oliver Lauwers、Oscar Mauricio Agudelo 和 Bart De Moor 上找到，它涉及将功率倒谱的概念扩展到 MIMO 情况的问题。 本手稿已发送至 IEEE 控制系统信函（与 2017 年 IEEE 决策与控制会议有关联），以供考虑发表。 有两个数值示例： 一个数值说明，由一个完全已知的合成模型组成，可以在计算上和理论上进行处理。 非等温连续搅拌釜React器遭受线性结垢的案例研究。 添加了生成数据的原始 simulink 图，但只能在 Matlab 2017b 或更新版本上运行。 论文中使用的数据添加为 .mat 文件，可以由早期版本的 Matlab 处理。 请记住，此代码并不意味着可以作为一个完整的软件包，而只是作为前面提到的手稿随附的插图。 参考 使用此代码或讨论扩展倒谱距离测量的结果时，请

针对任意方向的直线运动模糊图像，说明只能直接在运动方向上得到运动参数，从而设置二维点扩展函数（point spread function，PSF）。在此基础上，应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明，该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5～55像素时对参数的估计误差较小，能保证较好的恢复质量；当模糊范围超出该范围时，估计误差急剧加大，估计值不可信，无法保证恢复质量。

matlab倒错代码MFCC处理数字识别系统 这是华盛顿大学电气工程 DSP 集中的 Capstone 项目。 字幕： 神经网络; 机器学习； MFCC; 语音识别; 音频分类； 细节： 它是一个实时音频数字识别系统。 它包含 2500 个用于训练和测试的音频数据，1500 个来自公共数据集，100 个来自大学志愿者。 为了处理输入音频的不同音量和长度，我使用了梅尔频率倒谱系数（MFCC）来提取输入音频的特征，成功地将数据维度减少了 1 到 34，同时保持了频率网络训练的特征。 最后，我为训练部分实现了前馈神经网络，并对其进行了微调以获得良好的结果。 结构体： 这个Repo主要包含两部分代码： Matlab 代码用于计算音频信号的 MFCC。 Python 代码是前馈神经网络的实现。

本文主要介绍了倒频谱分析方法的基本原理。

基于MATLAB编写的倒频谱分析代码，输入信号文件即可进行分析

基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采集系统，实现了对齿轮进行全生命周期实验过程中采集到大量振动信号数据，提出使用时域分析法(时域同步平均)与频域分析法(功率谱)相结合的信号处理方法对振动信号数据按齿轮可能出现的各种运行状态加以分类，从而有霞点的应用倒频谱法对已经出现故障的齿轮箱振动信号进行分析，倒频谱的边频带频谱识别能力有助于研究啮合频率及边频特征，进而准确诊断出齿轮故障性质，并定位出故障齿轮。

齿轮传动是机械设备中最常见的传动方式,齿轮的状态直接关系着机械设备整体的运行状态,因而对齿轮的故障进行诊断非常重要。倒频谱变换是一种非线性的信号处理方法,这种分析方法受传感的测点位置及传输途径的影响小,常用于提取信号中的周期成分。采用倒频谱的分析方法对齿轮点蚀故障信号进行分析,成功定位了齿轮故障发生的部位,验证了该方法的有效性。

根据齿轮箱振动信号非平稳、非线性的特点,采用局部特征尺度分解方法和倒频谱方法相结合的方式对齿轮箱故障进行诊断。采用局部特征尺度分解方法将齿轮箱断齿实验数据分解成一系列的内禀尺度分量,并对内禀尺度分量进行相关分析,去除虚假分量;将得到的内禀尺度分量进行倒频谱分析,提取出齿轮箱故障信息。仿真分析和实验分析结果表明,该方法对齿轮箱故障诊断有很好的效果。

labview开发的倒频谱程序，可以运行，效果很好，特地上传和大家分享

使用python 实现时间序列信号的频谱、倒频谱以及功率谱 ，资源中以振动信号为例，并封装了相应的函数，可以见我的博客，马上就能理解