第一章连续的小波变换1．1连续小波变换的定义1．2与短时傅里叶变换的比较1．3连续小波变换的一些性质1．4小波变换的反演及对基本小波的要求1．5连续小波变换的计算机实现与快速算法1．6几种常用的基本小波1．7应用举例第二章尺度及位移均离散化的小波变换2．1离散α，γ栅格下的小波变换2．2标架(frame)概念2．3小波标架2．4应用举例第三章多分辨率分析与离散序列的小波变换3．1概述3．2多分辨率信号分解与重建的基本概念3．3尺度函数和小波函数的一些重要性质3．4由多分辨率分析引出多采样率滤波器组3．5Mallat算法实现中的一些问题3．6离散序列的小波变换3．7金字塔结构的数据编码第四章多采样率滤波器组与小波变换4．1概述4．2多采样率信号处理的一些基本关系4．3双通道多采样率滤波器的理想重建条件4．4多采样率滤波器组的两种一般表示法4．5正交镜像滤波器组与共轭正交滤波器组4．6正交滤波器组的设计4．7二项式小波滤波器组4．8对滤波器组参数与连续时间小渡变换关系的进一步讨论4．9Daubechies小波4．10IIR型的正交滤波器组和小波4．1l双正交滤波器组与双正交小波4．12滤波器组理想重建条件的时域表示式及其设计第五章二维小波变换及其用于图像处理5．1概述5．2二维图像的多分辨率分析：可分离情况5．3五株排列(quincunx)的多分辨率分析5．4应用举例5．5二维连续小波变换第六章小波变换用于表征信号的突变(瞬态)特征6．1概述6．2基本原理6．3几种检测局部性能常用的小波6．4用小波变换极大值在多尺度上的变化来表征信号奇异点的性质6．5用二维小波变换作图像上物体边沿的检测6．6应用举例6．7用小波变换的过零点来表征信号6．8由小波变换的奇异点重建信号6．9仿真计算第七章小波包与时一频平面的铺砌7．1概述7．2小波包的定义与主要性质7．3最优小波包基的选择7．4自适应小波包分解7．5最优小波包作自适应切换时瞬态的抑制——时变滤波器组方法7．6关于时间一频率平面的自适应铺砌7．7基本小波的优化设计7．8小波变换在不同基函数间的换算第八章小波变换与分形信号的分析8．1概述8．2关于分形的简述8．3过程的小波分析8．4确定性的自相似过程8．5过程的信号处理8．6分数布朗运动与分数高斯噪声8．7小波变换用于其他分形问题简介

matlab实现vmd分解，变分模态分解。
可应用于信号分解

独立分量分析(}r}d}}}ndent}}mp}}}}tanal}}i},}CA)是信号处理领域在20世纪90年代后期发展起来的一项新处理方法。
顾名思义，它的含义是把信号分解成若干个互相独立的成分。
如果信号本来就是由若干独立信源混合而成的，我们自然希望能恰好把这些信源分解开来。
从原理上说，只靠单一通道观察是不可能作这样的分解的，必需借助于一组把这些信源按不同混合比例组合起来的多通道同步观察。
换句话说，ICA是属于多导信号处理的一种方法。
但是把一组观察信号分解成若干独立成分，分解结果肯定不是惟一的。
因此分解总要施加一些约束条件，使答案接近于所期望的结果。
ICA的发展是和盲信源分离(blindsourceseparation,BSS)紧密联系的。
BSS的简单含义如图1-一1所示。
它的任务是只由多通道系统的输出数据X来判断其输入S和系统的传递函数H。
所谓“盲”是指原理上它不要求对S和H具有先验知识。
实际上任务的解答显然不是惟一的，因此免不了还是需要一些假设。
一般至少需要假设多通道输人S中各分量互相独立、零均值且方差为1。
不难看出，BBS问题的提法和ICA十分接近，只是前者的研究范畴更宽，处理手段也更多些。

介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmeandecomposition,简称LMD)。
LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Productfunction)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。
本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmodedecomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。

独立分量分析是一类多通道信号分解方法，是信号处理技术研究邻域的一项前沿热点。

对机械振动信号进行emd分解，并通过仿真信号加噪后进行分解，分解后的信号还比较满意

子带编码是以信号频谱为依据的编码方法，即将信号分解成不同频带分量来去除信号相关性，再将分量分别进行取样、量化、编码，从而得到一组互不相关的码字合并在一起后进行传输。

%用于一书%%离散信号和系统%conv_m-改进的线性卷积子程序(第22页)%conv_tp-用Toeplitz矩阵计算的线性卷积(第34页)%evenodd-将实信号分解为偶和奇两部分(第15页)%impseq-产生脉冲序列(第6页)%sigadd-信号相加运算(第8页)%sigfold-信号折叠运算(第10页)%sigmult-信号乘法运算(第9页)%sigshift-信号时移运算(第9页)%stepseq-产生阶跃序列(第6页)%离散时间付利叶变换(第z变换)%pfe2rfz-在z域由部分分式展开为有理函数(第四章)%rf2pfez-在z域由有理函数展开为部分分式(第四章)%离散付利叶变换%circevod-实信号分解为循环偶分量和循环奇分量(第132页)%circonvt-时域中的循环卷积(第139页)%cirshftt-时域中的循环移位(第146页)%dfs-计算离散付利叶系数(第109页)%dft-计算离散付利叶变换(第120页)%hsolpsav-采用FFT高速分段卷积的重叠保留法(第157页)%idfs-计算逆离散付利叶级数(第110页)%idft-计算逆离散付利叶变换(第121页)%mod-计算m=nmodN(第119页)%ovrlpsav-分段卷积的重叠保留法(第147页)%数字滤波器结构%cas2dir-级联到直接的形式转换(第173页)%casfiltr-IIR和FIR滤波器的级联实现(第172页)%cplxcomp-比较两个复数对(第176页)%dir2cas-直接到级联的型式转换(第171页)%dir2fs-直接形式到频率采样型的转换(第187页)%dir2ladr-IIR直接形式极__零点到格型/梯形的转换(第199页)%dir2latc-FIR直接形式到全零点格型形式的转换(第193页)%dir2par-直接到并联形式的转换(第175页)%dir2paro-直接到并联形式的转换(用于旧版信号处理工具箱)%ladr2dir-格型/梯形形式到IIR直接形式的转换(第199页)%ladrfilt-格型/梯形形式的IIR滤波器实现(第200页)%latc2dir-全零点格型形式到FIR直接形式的转换(第194页)%latcfilt-FIR滤波器的格型形式的实现(第194页)%par2dir-并联形式到直接形式的转换(第177页)%parfiltr-IIR滤波器的并联形式的实现(第177页)%FIR滤波器设计% ampl_res -由FIR滤波器脉冲响应求其幅频特性(第271页)%blackman-布莱克曼窗函数(第230页)%freqz_m-改进型的freqz子程序(第233页)%Hr_Type1-计算1型FIR低通滤波器(第215页)%Hr_Type2-计算2型FIR低通滤波器(第216页)%Hr_Type3-计算3型FIR低通滤波器(第216页)%Hr_Type4-计算4型FIR低通滤波器(第

对语音信号的采集、分析、处理与报表生成等。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。

全面的EEMD程序，用作信号分解，故障诊断邻域得到广泛应用

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。