现代信号谱分析·目录第1章　基本概念1.1　引言1.2　确定信号的能量谱密度1.3　随机信号的功率谱密度1.4　功率谱密度的性质1.5　谱估计问题1.6　补充内容1.7　习题第2章　非参数化方法2.1引言2.2　周期图和相关图方法2.3　用FFT计算周期图2.4　周期图法的性质2.5　Blackman－Tukey方法2.6　窗函数设计中需考虑的问题2.7　其他改进的周期图方法2.8　补充内容2.9　习题第3章　有理谱估计的参数化方法3.1引言3.2　有理谱信号3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA信号3.8　多变量ARMA信号3.9　补充内容3.10　习题第4章　线谱估计的参数化方法4.1引言4.2　噪声中的正弦信号模型4.3　非线性最小二乘方法4.4　高阶Yule-Walker方法4.5　Pisarenko和MUSIC方法4.6　最小模方法4.7　ESPRIT方法4.8　前向－后向方法4.9　补充内容4.10　习题第5章　滤波器组方法5.1　引言5.2　周期图的滤波器组解释5.3　改进的滤波器组方法5.4　Capon方法5.5　用滤波器组进一步解释周期图5.6　补充内容5.7　习题第6章　空域方法6.1引言6.2　阵列模型6.3　非参数化方法6.4　参数化方法6.5　补充内容6.6　习题附录A　线性代数和矩阵分析工具附录B　Cramer-Rao界分析工具附录C　模型阶数选择方法附录D　部分习题答案参考文献

LM滤波器组在多个尺度和方向上混合了边缘、条形和点滤波器。
它有48个过滤器-6个定向过滤器在3个尺度和2个相位，8个拉普拉斯高斯过滤器和4个高斯过滤器。

包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是群集阅历模态剖析，是针对于EMD方式的不够，提出了一种噪声帮手数据阐发方式。
EEMD剖析原理是当附加的白噪声平均漫衍在全部时频空间时，该时频空间就由滤波器组联系成的不合尺度成份组成。

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。

描述了16通道DFT多相滤波器组信道化结构，输入为16个子信道的信号，程序包括滤波器设计

本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者PetreStoica教授2005年编写的教材《SpectralAnalysisofSignals》。
该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramer-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。
书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法功能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。
该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。

小波的多分辨分析理论研究表明，满足一定正则条件的滤波器组可以迭代计算出小波，Mallat提出了双尺度方程以及塔式分解算法，这些成果将滤波器组和小波紧密联系在一同，使得滤波器组与小波理论及设计有了非常紧密的联系。

这是contourlet工具箱，即所谓的塔型方向滤波器组（PDFB），里面有四个例子，分别是decdemo,nlademo,nlademo2,anddenoisedemo.下载后，可以先找到这几个demo程序，学习一下怎样使用，有成绩联系我~~~~~

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
MATLAB版本

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。