代码搜索：连续波
找到约 10,000 项符合「连续波」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/425287/10365405
m f14_5.m
%装载数据
load sample.dat -ascii;
xdata=sample;
%d2小波进行5层分解
%一维小波分解
[c,l] = wavedec(xdata,5,'db2');
%重构第1-4层细节系数
d5 = wrcoef('d',c,l,'db2',5);
d4 = wrcoef('d',c,l,'db2',4);
d3 = wrcoef('d',c,l,'d
www.eeworm.com/read/279105/10464048
m sinefft.m
%***************1.正弦波****************%
fs=100;%设定采样频率
N=128;
n=0:N-1;
t=n/fs;
f0=10;%设定正弦信号频率
%生成正弦信号
x=5*sin(2*pi*f0*t)+sin(2*pi*2*f0*t)+1.6*sin(2*pi*3*f0*t)+1*sin(2*pi*4*f0*t)+0.6*sin(2*pi*5*
www.eeworm.com/read/160251/10549356
m 例程9-6.m
% 装载正交小波相关的尺度滤波器
load db10;
subplot(321); stem(db10); title('db10 低通滤波器');
% 计算二次镜像滤波器
qmfdb10 = qmf(db10);
subplot(322); stem(qmfdb10); title('QMF db10 滤波器');
% 检查频率条件（对于正交很有必要），对于每个频率点：
% a
www.eeworm.com/read/160248/10550247
m f14_5.m
%装载数据
load sample.dat -ascii;
xdata=sample;
%d2小波进行5层分解
%一维小波分解
[c,l] = wavedec(xdata,5,'db2');
%重构第1-4层细节系数
d5 = wrcoef('d',c,l,'db2',5);
d4 = wrcoef('d',c,l,'db2',4);
d3 = wrcoef('d',c,l,'d
www.eeworm.com/read/159906/10591460
m 10-9.m
load woman;
%打开原始图像
imshow(X,map);
% X包含原始图像信息.
% map包含打开的色图
nbcol = size(map,1);
[cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'db1');
% 对图像X执行单层分解，小波为db1
cod_X = wcodemat(X,nbcol);
cod_cA1 = wcodemat(cA1,n
www.eeworm.com/read/159493/10645636
m wavelet_selfsimalir.m
%信号的自相似性检测
%
%小波系数越大，信号的自相似程度就越高
%
%
%利用小波分析检测一个信号的自相似性
%
load trsin;
s=trsin;
subplot(2,1,1);
plot(s);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
f=cwt(s,[2:2:128],'coif3','plot');
title('小波分解自相似图'
www.eeworm.com/read/469046/6984228
m 10-9.m
load woman;
%打开原始图像
imshow(X,map);
% X包含原始图像信息.
% map包含打开的色图
nbcol = size(map,1);
[cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'db1');
% 对图像X执行单层分解，小波为db1
cod_X = wcodemat(X,nbcol);
cod_cA1 = wcodemat(cA1,n
www.eeworm.com/read/468525/6992387
m main_kolmogoroventropy_stb.m
% 计算混沌时间序列Kolmogorov熵的STB算法
% 使用平台 - Matlab7.0
% 作者：陆振波，海军工程大学
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% 参考文献:
% Schouten J C,Takens F,van d
www.eeworm.com/read/468525/6992395
m main_rbf.m
% 混沌时间序列的 rbf 预测(一步预测) -- 主函数
% 使用平台 - Matlab7.0
% 作者：陆振波，海军工程大学
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www.eeworm.com/read/468525/6992408
m main_correlationdimension_gp.m
% G-P 算法求关联维(输入时间序列数据)
% 使用平台 - Matlab6.5 / Matlab7.0
% 作者：陆振波，海军工程大学
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