信号的分类
用于 BCI 信号分类的深度特征的 Stockwell 变换和半监督特征选择
摘要在过去的几年里，运动图像 (MI) 脑电图 (EEG) 信号的处理已被吸引到开发脑机接口 (BCI) 应用程序中，因为这些信号的特征提取和分类由于其固有的复杂性和倾向于人为它们的属性。BCI 系统可以提供大脑和外围设备之间的直接交互路径/通道，因此基于 MI EEG 的 BCI 系统对于控制患有运动障碍的患者的外部设备似乎至关重要。目前的研究提出了一种基于三阶段特征提取和机器学习算法的半
日期 2023-06-12 10:48:40
【数字信号处理】离散时间信号 ( 离散时间信号知识点 | 信号定义 | 信号分类 | 根据确定性分类 | 根据周期性分类 | 根据离散型分类 )
文章目录一、离散时间信号主要知识点二、信号简介1、信号定义2、信号分类(1) 根据信号值是否确定进行分类 ( 确定性信号 | 随机信号 )(2) 根据信号周期性进行分类 ( 周期信号 | 非周期信号 )(3) 根据信号离散性进行分类 ( 离散时间信号 | 连续时间信号 )(4) 根据信号能量进行分类 ( 能量信号 | 功率信号 )一、离散时间信号主要知识点离散时间信号 基本信号序列 是 周期序列
日期 2023-06-12 10:48:40【数字信号处理】序列分类 ( 单边序列和双边序列 | 左边序列 | 右边序列 | 有限序列和无限序列 | 稳定序列和不稳定序列 )
文章目录一、单边序列和双边序列二、有限序列和无限序列三、稳定序列和不稳定序列一、单边序列和双边序列单边序列 :序列 x(n) , 如果存在 整数 N_1 或者 N_2 , 使得x(n) = 0 (n < N_1)或者x(n) = 0 (n > N_2)则称该序列 x(n) 为 单边序列 ;前者是 右边序列 , 从 N_1 整数开始 左边为 0 , 有效值都在右边 ;后者是 左边序列 ,
日期 2023-06-12 10:48:40【信号处理】根据带宽、功率、频率和调制对给定IQ信号进行分类（Matlab代码实现）
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日期 2023-06-12 10:48:40
【数字信号处理】序列分类 ( 单边序列和双边序列 | 左边序列 | 右边序列 | 有限序列和无限序列 | 稳定序列和不稳定序列 )
文章目录 一、单边序列和双边序列二、有限序列和无限序列三、稳定序列和不稳定序列 一、单边序列和双边序列 单边序列 : 序列
日期 2023-06-12 10:48:40
【数字信号处理】离散时间信号 ( 离散时间信号知识点 | 信号定义 | 信号分类 | 根据确定性分类 | 根据周期性分类 | 根据离散型分类 )
文章目录 一、离散时间信号主要知识点二、信号简介1、信号定义2、信号分类(1) 根据信号值是否确定进行分类 ( 确定性信号 | 随机信号 )(2) 根据信号周期性进行分类 ( 周期信号 | 非周期信号 )(3)
日期 2023-06-12 10:48:40声学信号频谱图分类(十三)
频谱图在机械故障诊断系统中用于回答故障的部位、类型、程度等问题。是分析振动参数的主要工具。 在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。 1.线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。 2.对数振幅谱中各谱线的振幅都对原振幅A作了对数计算(20logA）,所以其纵
日期 2023-06-12 10:48:40BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
BP神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，前向传播是输入数据经过隐层的作用逐渐处理直至输出，根据输出和期望误差反向调节各个神经元参数以及阈值，使得输出越来越接近期望值。如图所示输入经过隐层到输出层的一个简易过程。BP
日期 2023-06-12 10:48:40基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)
基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch) 目录 基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch) 1. 项目结构 2. 环境配置 3.音频识别基础知识 (1) STFT和声谱图(spectrogram) (2) 梅尔频谱 (3) 梅尔频率倒谱MFCC (4) MFCC特征的过程 4.数据处理 （1
日期 2023-06-12 10:48:40