文章目录时域信号分析平稳性连续小波变换离散小波变换小波包变换应用后续 时域信号分析 时域信号的分析常常是基于相位、能量，甚至跨频率耦合实现的。 常见的时域信号分析方法为ERPS，即多通道脑波均值滤波，该方法需要注意的是需要进行基线标准化，将所有的数据放在同一个尺度上，使得任务相关活动与背景活动分隔开，更加趋向于正态分布。 但时域分析方法存在一定的缺点：抖动和非相位锁定的活动无法观测；可做的分析有
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2024-04-19 10:54:43
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信号是反映消息的物理量。信息是指存在于消息中的新内容。电信号是指随时间而变化的电压u或电流i。模拟信号在时间和数值上均具有连续性，数字信号在时间和数值上均具有离散性。对模拟信号处理的电路称为模拟电路，对模拟信号最基本的处理是放大。放大电路是构成各种功能模拟电路的基本电路。常用的模拟电路及其功能如下：放大电路：用于信号的电压、电流或功率放大。滤波电路：用于信号的提取、变换或抗干扰。运算电路：完成一个
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2024-04-26 18:05:30
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学习了数字信号处理之后，被里面的几个名词搞的晕头转向，比如DFT，DTFT，DFS，FFT，FT,FS等，FT和FS属于信号与系统课程的内容，是对连续时间信号的处理，这里就不过多讨论，只解释一下前四者的关系。首先说明一下，我不是数字信号处理专家，因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题，而不涉及到任何公式运算。
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2024-04-09 20:23:36
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常用的信号处理库scipy在 Python 中，我们可以利用 SciPy 库中的函数来创建低通滤波器。SciPy 是 Scientific Python 的缩写，是一个用于提供执行信号处理、优化和统计的函数的库。该库还使用下面的 NumPy 库。滤波器考虑scipy库：Scipy数字滤波器中最基础的莫过于FIR和IIR这两个类型，首先了解一个概念，什么是有限脉冲响应FIR和无线脉冲响应IIR滤波器
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2023-09-26 15:42:33
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通俗易懂，有助于理解EMD和HHT，就原封不动的搬过来了。 原文链接：关于EMD的产生 自傅里叶变换与频谱分析技术产生，人们得以从另外一个角度观察时域信号，信号里各个点的密集程度，得以确定性地度量。之后，又产生了加窗傅里叶、小波变换、维格纳分布等时频分析技术。98年，黄大大又提出了一种...
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2014-07-29 10:12:00
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信号采样与重建 一、信号分类连续信号：\[X_a(t)=Acos(\Omega t+\theta)=Acos(2\pi Ft+\theta)\\
=\frac A 2e^{j(\Omega t+\theta)}+\frac A 2e^{-j(\Omega t+\theta)}.
\]可以将其看作在复平面内向正频率逆时针旋转和负频率顺时针旋转信号之和。离散信号：\[X(n)=Acos(\omega
FMCW线性调频连续波雷达的测量速率往往受到扫频速度的限制。单音或双音干涉仪技术可以实现对目标的高速率测量，但当目标超出有限距离窗口时，就会产生距离模糊。由于毫米波频率高、波长短，通过确定载波相位可以实现超高的测距精度，而OFDM通过码分的方式可以抵抗干扰。因此，毫米波OFDM雷达传感器实现了强干扰下的高精度测量。 在[16]中提出了正交频分复用雷达波形，可以同时进行雷达探测和通信。基于对每个传感
一种心电信号处理方法【技术领域】[0001] 本发明涉及心电信号技术领域，尤其涉及一种心电信号处理方法。【背景技术】[0002] 心电信号(Electrocardiography，ECG)是人类心脏进行生理活动时，通过体表电 极采集所得的时变电位信号，包含了丰富的生物学信息。作为最早被研宄并应用于临床医 学的数据指标之一，心电信号具有重要的科研价值与实际意义，可有效检验、预测与心脏相 关的多种疾病
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2024-04-17 07:57:27
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SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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目录EMD分解解析一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?2.EMD的工作原理是什么？3.EMD的基本分解过程二、EMD的分解三、EMD工具包的安装参考文献 EMD分解解析希望能通过这篇文章，让你对EMD分解具有初步的了解。一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态
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2024-01-26 09:32:13
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EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解 EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声 CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声 CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量 ESMD(极点对称模态分解)：外部包络
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2024-04-21 15:49:56
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在专栏之前的文章里对EMD进行了一系列的介绍。在实际中也见到不少同学将该方法应用于各个领域，除了博主研究的故障诊断方向，还有用作去噪、图像处理以及金融分析的。同时也不断有同学想了解诸如EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。所以从今天开始，准备梳理一下各种“类EMD”方法，帮助准备研究这个方向的同学们理一理头绪。关于为何要进行信号分离研究，有一篇讲的很好的文章[1]，不
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2024-08-23 17:37:44
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之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数，今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问IMF的重构要怎么做，信号重构确
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2023-12-29 16:46:43
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实信号频谱的共轭对称性和冗余性已经知道，傅里叶变换中的复指数带来了负频率，意义是旋转向量的旋转方向（顺/逆时针）由此可知，实信号的频谱，一定是正负频率共轭对称的（这样不同旋转方向的旋转向量才能抵消虚部分量） 然而，正频率和负频率部分承载相同信息，存在冗余，而复信号则有可能只占用正频率（负频率），称为解析信号（是一个复信号，由Hilbert变换构造），其优点在于简化了理论分析、节约了频谱解析信号与预
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2024-10-24 06:59:29
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EMC 检测（电磁兼容性检测）的全称是 Electro Magnetic Compatibility，其定义是设备和系统在其电磁环境中能正常工作且不对环境中任何事物构成不能承受的电磁骚扰的能力。EMC 检测包括两个方面的要求：电磁敏感度（EMS）测试 +电磁干扰（EMI）测试。 EMS，全称为Electro Magnetic Susceptibility，是指在一定环境中机器设备和系统具有对所在
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2024-07-10 14:28:03
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作者：桂。时间：2017-03-06 20:57:22 前言本文为Hilbert变换一篇的内容补充，主要内容为： 1）EMD原理介绍 2）代码分析 3）一种权衡的小trick 4）问题补充内容主要为自己的学习总结，并多有借鉴他人，最后一并给出链接。一、EMD原理介绍 A-EMD的意义很多人都知道EMD(Empirical Mode Decomposition)可以将
经验模态分解EMD起源：1998年Huang等人提出了一种全新的信号时频分析方法——希尔伯特·黄变换(Hilbert-Huang Transform，HHT)。该方法首先采用(Empirical Mode Decom-position，EMD)算法将非平稳信号逐级分解为若干个(Intrinsic Mode Function，IMF)和一个残余量，然后再对各个IMF分量进行希尔伯特变换(Hilber
1,信号量定义 关键字：共享资源，Ｐ，Ｖ操作信号量是一个特殊的变量，程序对其访问都是原子操作，且只允许对它进行等待（即P(信号变量))和发送（即V(信号变量))信息操作P(sv)：如果sv的值大于零，就给它减1；如果它的值为零，就挂起该进程的执行V(sv)：如果有其他进程因等待sv而被挂起，就让它恢复运行，如果没有进程因等待sv而挂起，就给它加1.创建一个新信号量或取得一个
EMD，（Empirical Mode Decomposition)，经验模态分解，美国工程院士黄锷博士于1998年提出的一种信号分析方法。 是一种自适应的数据处理或挖掘方法，非常适合非线性，非平稳时间序列的处理，本质上是对数据序列或信号的平稳化处理。1：关于时间序列平稳性的一般理解：所谓时间序列的平稳性，一般指宽平稳，即时间序列的均值和方差为与时间无关的常数，其协方差与时间间隔有关而也与时间无
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2024-09-03 09:31:16
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