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小波域技术,以其独特的时频局部化特性,在信号处理、图像压缩及噪声去除等领域展现出卓越性能。作为电子工程师不可或缺的工具之一,小波变换能够有效分析非平稳信号,广泛应用于通信工程、医学成像以及故障诊断等多个前沿领域。本页面汇集了17826个精选资源,涵盖从基础理论到高级应用的全方位资料,助力您深入理解并掌握这一强大技术,加速项目开发与创新研究进程。立即探索,开启您的小波域学习之旅!

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傅里叶变换是信号处理领域中较完善、应用较广泛的一种分析手段.但傅里叶变换只是一种时域或频域的分析方法,它要求信号具有统计平稳,即时不变的特性.但是实际应用中存在很多非平稳信号,它们并不能很好的用傅立叶变换来处理.小波变换的出现解决了这个问题,它在处理非平稳信号方面具有傅立叶变换无法比拟的优越性.小波...

📅 👤 zhaoq123

基于布里渊散射的分布式光纤传感器是当前国内外研究的热点。本文介绍了基于布里渊散射的分布式光纤传感器的的原理、应用;布里渊时域反射技术(BOTDR)和布里渊时域分析技术(BOTDA)的原理。 受激布里渊散射(SBS)的过程中,入射光和散射光满足耦合振幅方程组。我们对该方程组采用有限差分法进行数值计算,...

📅 👤 牛布牛

本文介绍的是小波变换在信号趋势检测中的应用。通常情况下,一些含噪信号的发展趋势是难以分辨的。由于噪声的污染,对我们有用的信号的发展趋势在时域中看不出来,但是,通过小波分解,可以去除那些干扰信号,最终显现出有用信号的真面目。有完整的源程序和仿真结果及图形,很好的学习材料。...

📅 👤 lixinxiang

提供了子波域矩阵加权,标量加权,修正加权的方法对比,包括小波分解,kalman滤波,信息融合等内容,该程序论文已被IEEE期刊收录...

📅 👤 ZJX5201314

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