波包专题
【故障诊断】基于改进型的节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络 PNN实现轴承联合故障诊断附matlab代码
以下是基于改进型节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）实现轴承联合故障诊断的MATLAB代码示例： matlab % 步骤1：节点重构小波包频带能量谱提取特征 function features = extractFeatures(signal) % 设置小波包分解的参数 waveletName = ‘db4’; % 使用D
故障诊断 | 基于小波包结合卷积神经网络DWT-CNN实现电缆故障诊断算法研究附matlab代码
步骤 电缆故障诊断算法的实现步骤如下： 步骤1：数据预处理 首先，收集电缆的传感器数据。这些数据可以是电流、电压或其他与电缆状态相关的测量值。 对数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和归一化等操作。 步骤2：小波包分解 使用小波包分解（Discrete Wavelet Packet Transform，DWT）将预处理后的数据分解成不同的子频带。 小波包分解可以提取信号的时频特征，有助于更好
故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法
故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法 目录 故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CN
小波包变换（WPT）和OMP实现压缩感知
压缩感知（Compressed Sensing）是一种信号处理理论，它可以从非常少量和不完整的采样中恢复信号，并且在图像处理、医学成像、通信等领域有着广泛的应用。下面是压缩感知算法的一般实现步骤和细节： 1. 压缩感知基本原理 压缩感知的基本思想是，信号通常具有一种稀疏性或者低复杂度性质，即它们的表示可以通过较少的系数来描述。基于这个原理，压缩感知假设信号可以用一个稀疏变换域（如小波变换、稀疏
《基于CEEMDAN-小波包分析的隧道爆破信号去噪方法》论文思路
相比于小波降噪，小波包分析具有更高的频率分辨率，可以进一步消除高频部分存在的噪声余量，提高去噪精度 依据EEMD 分解的取值范围，利用“试错法”得到本次试验中CEEMDAN分解的特征参数为：正负高斯白噪声标准差为0.2，加入噪声的次数为100，允许的最大筛选迭代次数为3 000。——怎么一个试错的情况？ 具体的算法和方法和前两篇差不多，甚至没有上一篇更有新意，只是提出了一个新的评价去噪效果
MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换
时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面，其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息，并清晰的刻画了频率随时间的变化规律，已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。 线性时频分析方法是将信号分解为时域和频域中基的加权和，例如短时傅里叶变换STFT和小波变换WT。短时傅里叶变换利用短窗口沿时间尺度移动以对信号进行切片，可以获得每个片段的局部傅里叶谱，揭示信号的
小波的秘密6_小波包的理解
1.各种变换的适合处理对象 小波变换 加窗Fourier变换 Fourier变换 突变信号或奇异性函数 自适应信号处理 处理渐变信号 实时信号处理 稳定和渐变信号 实时信号处理 2.小波包分解概述 传统的振动信号分析和处理方法一般都是采用加窗傅立叶分析，它是一个窗口函数固定不变的分析方法，无法反映信号的非平稳、持时短、时域和频域局部化等特
一维小波包工具箱去噪
文章目录 目录 文章目录 前言 一、使用步骤 总结 前言 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、使用步骤 1.启动小波工具箱。 2.启动一维小波包主界面，点击Wavelet Packets 1-D按钮。 3. 导入信号源
风电光伏混合储能功率小波包分解、平抑前后波动性分析、容量配置、频谱分析、并网功率波动分析（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码及数据 💥1 概述 风电光伏混合储能是一种能够有效解决可再生能源波动性的技术，它通过对风电和
风电光伏混合储能功率小波包分解、平抑前后波动性分析、容量配置、频谱分析、并网功率波动分析（Matlab代码实现）
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