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搜索资源列表

  1. 流形学习技术自学材料（全包括）

  2. 【流行学习简介】：假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习算法包括等距映射（Isomap），拉普拉斯特征映射（LE）等。 【文件包括】：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-14
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：huxiaoyuan

  1. DSP嵌入式系统开发典型案例 第十章

  2. DSP嵌入式系统开发典型案例 第十章非均匀采样理论及其实现 补充！！

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-12-22
    • 文件大小：667kb
    • 提供者：jjnyyh

  1. 带通信号非均匀采样理论的研究

  2. 为拓宽带通信号非均匀采样的采样频率范围,提出了一种周期性非均匀带通采样方法,该非均匀采样的平均 采样频率在数值上等于带通信号无失真均匀采样的采样频率. 分析了采样后信号频谱的混叠问题,在此基础上,给 出了无失真重建时内插函数的傅里叶像函数应该满足的条件. 计算机仿真实例验证了非均匀采样时内插函数的计 算和带通信号的重建过程.

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：253kb
    • 提供者：ukcb110

  1. 非均匀采样下小信号检测的新方法及其仿真实现

  2. :由于非均匀采样具有不受采样频率限制、频率分辨率高及抗混叠能力强等优点,使得其应用十分广 泛。但非均匀采样会产生频谱噪声,这使得小信号的检测变得困难。为此,本文在分析非均匀采样产生频 谱噪声原因的基础上,提出了2 种检测小信号的新方法———逐层滤波法和增强频谱幅度法。前者通过一个 可随时改变中心频率的滤波器来实现;而后者通过非均匀周期采样和真实信号频谱幅度累加来实现。文中 分别给出仿真结果,并且通过理论和仿真结果验证了所提方法的有效性。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：ukcb110

  1. 基于压缩传感理论的随机等效采样信号的重构

  2. 随机等效采样技术通过对周期信号进行多次随机时间间隔取样，以时间间隔为序排列采样数据，形成具有较高等效采 样率的波形。然而，由于时阃fH】隔的非均匀性，很难采集到足够的有效信号重构原始波形。为了克服这种信息不足引起的重构 误差，提出了一种基于压缩传感理论的随机等效采样信号重构方法，构造了随机等效采样测最矩阵。该方法能够对周期信号以 低于信号奈奎斯特频率的采样率进行随机采样，通过最优化问题从有限的采样值中重构原始信号。最后通过实验对该方法的 可行性进行了验证。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2015-01-03
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：qq_25012931

  1. 《DSP嵌入式系统开发典型案例》

  2. 第一章 绪论；第2章 高速数据采集系统设计；第3章 中低速数据采集系统设计；第4章 常用自动控制系统设计；第5章 语音信号去噪和编码系统设计；第6章 数字和IP电话系统设计；第7章 图像显示和LCD系统设计；第8章 蓝牙与无线网卡系统设计；第9章 Viterbi译码及其实现；第10章 非均匀采样理论及其实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-27
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：kakljlfd

  1. DSP算法应用与设计(七).pdf.pdf

  2. DSP算法应用与设计(七).pdfpdf,DSP算法应用与设计(七).pdf342第二部分DSP算法工具萄 四点的DFT也享有两点DFT的无须乘法的特性。所以如果N是4的次方的话,可以采用听 请的基4算法。分解的办法和7.38小节肀的一样。和基2的情况一样,可以定义基4的蝶形结, 该蝶形结包括与旅转因子相乘的4点DFT。图732是基4蝶形结的图示。对于一个16点的DFT, 需要32个2点DFT,也可以只需要8个4点DFT还可以采用多基和混合基的FFT。但是由于对 可用N的限制以及速度提升得不明显

  3. 所属分类：其它

  1. 带通信号采样定理的教学浅析.pdf

  2. 讲述了通信系统中带通信号的采样定理，以低通采样定理推到带通采样定理，并举例分析。知网查重限时7折最高可优惠120元立即检测 本科定稿,硕博定稿,查重结果与学校一致 免费论文查重:htp:/www.paperyy.com 3亿免费文献下载:htp:/www.ixueshu.com 超值论文自动降重:htp:/www.paperyy.com/reduce_repetition PPT免费模版下载:htp:/ppt.ixueshu.com 阅读此文的还阅读了: 1.带通信号的采样定理 2.周期非均匀采

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：285kb
    • 提供者：qq_26435349

  1. 信源编码习题答案（和老师所给的可能有一些小差异）.pdf

  2. 信源编码 Assignment of CH1 1、 什么是数据压缩，一般分为几类？请列举实例说明。 数据压缩，就是以最少的码数表示信源所发出的信号，减少容纳给定信息集合或数据采样集合的信号空间。 其主要分为两大类型：lossless 和 lossy。其具体分类和实例用图表表示如下： 数据压缩 冗余度压缩（熵编码） lossless 统计编码 霍夫曼编码、游程编码、二进制信源编码等 算术编码 基于字典的编码、LZW 编码等 其他编码 完全可

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-26
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：qq_42660609

  1. 基于坐标测量的风机叶片三维模型重构

  2. 根据矿用轴流通风机叶片表面特征规划测量路径,应用三坐标测量机对其表面进行测量,获取了风机叶片表面点云数据;根据给定误差下的最小二乘非均匀B样条拟合点云数据得到了风机叶片的截面曲线,在截面曲线上通过二次采样完成点云数据精简。最后基于非均匀有理B样条理论,运用MATLAB软件编程,实现了风机叶片的三维模型重构,这为矿用轴流通风机叶片的实物造型和再设计奠定了基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：weixin_38677648

  1. 单片机与DSP中的非均匀采样的理论基础

  2. 非均匀采样有很多种，一般来说只要采样间隔不是恒定的，就可以认为是非均匀采样，但是对于大多数非均匀采样其并不具有特别的性能。本案例研究的非均匀采样特指两种情况：随机采样和伪随机采样。随机采样中每个采样点的选择是完全随机的，是理想化的非均匀采样；伪随机采样中每个采样点的选择是经过挑选的伪随机数。非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能，从而可以突破奈奎斯特频率的限制，实现以比较低的采样频率检测到很高频率的信号。 　　采样时刻的选择无疑是非常重要的，它决定了采样后得到的信号的性质。时钟抖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-13
    • 文件大小：263kb
    • 提供者：weixin_38611812

  1. 单片机与DSP中的非均匀采样理论概述

  2. 典型的信号处理过程如图l所示。 　图1 典型信号处理过程 　　实际上，一个完整的AD转换器包含以下3个部分。 　　（1）采样，即时间量化，将连续时间信号转变成采样信号。 　　（2）幅值量化，将离散时间信号的幅值分成若干等级。 　　（3）编码，即数字量化，给每个幅值等级分配一个代码。 　　其中，时间量化决定着AD的采样速率；幅值量化决定着AD的数据位数；数字量化决定着AD的编码方式。采样是其中关键 的环节，在数字信号处理学科中，采样理论和技术是信号处理理论的基础。 　　从采样时间间隔

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-13
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_38569515

  1. 一类非均匀采样系统的最优状态滤波器

  2. 研究了一类非均匀采样离散随机系统的最优滤波问题,其中系统状态以快速率均匀进行更新,观测以慢速率非均匀进行采样,且状态更新率为观测采样率的整数倍.建立了在观测采样点上的非增广的状态模型.应用射影理论提出了在观测采样点上的线性最小方差最优状态滤波器.进而,基于观测采样点上的状态估值,提出了在状态更新点上的状态滤波器.最后,分析了所提出的滤波器的渐近稳定性和稳态性能.仿真研究验证了算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：553kb
    • 提供者：weixin_38665122

  1. 从偏移线性规范变换域中的周期性非均匀采样信号重构数字频谱

  2. 定期非均匀采样是非均匀采样的一种特殊情况。 由于不完善的时基或随机事件，它在广泛的应用中出现。 由于偏移线性规范变换（OLCT）已被证明是用于光学和信号处理的强大工具，因此探索OLCT域中周期性非均匀采样信号的频谱分析和重构是有价值且有趣的。 在本文中，我们解决了与OLCT相关的周期性非均匀采样信号的频谱分析和重构问题。 首先，已经对周期性非均匀采样的一维信号进行了详细的频谱分析。 通过应用结果，推导了离散频谱和连续频谱之间的关系，并提出了一种从一维情况下的周期性非均匀采样信号重构数字频谱的方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：759kb
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 线性规范变换域中采样信号的频谱分析

  2. 均匀或不均匀采样信号的频谱分析是数字信号处理领域的热门话题之一。 已经对传统傅里叶域中均匀和不均匀采样的一维或二维信号的理论和应用进行了深入研究。 但是到目前为止，还没有关于线性典范变换域中采样信号频谱分析的研究论文发表。 在本文中，我们研究了线性规范变换域中采样信号的频谱。 首先，根据均匀采样信号频谱的性质，推导了二维信号的均匀采样定理。 其次，获得了周期非均匀采样的一维和二维信号的一般频谱表示。 第三，已经对线性典范变换域中的周期性非均匀采样的线性调频信号进行了详细分析。

  3. 所属分类：其它

  1. 在未知位置从非均匀样本近似估计与LCT域相关的带宽限制信号

  2. 采样理论描述了从与传统傅立叶变换（FT）相关的均匀或不均匀样本重构信号的方法。 有关采样理论的大多数已发表论文都要求信号在FT域内是带宽受限的，并假定采样位置和带宽都是已知的。 然而，采样位置并不总是已知的，并且大多数信号在实际应用中是不稳定的。 为了克服这些缺点，本文提供了一种算法，用于在未知位置近似估计来自非均匀样本的信号。 这些信号不一定在FT域中是带宽受限的，而是在LCT域中是带宽受限的。 实验结果证明了该算法的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：353kb
    • 提供者：weixin_38603259

  1. 非均匀采样干涉数据的光谱反演分析

  2. 由于传统的快速傅里叶变换（FFT）只适用于均匀采样的情况，对非均匀采样的干涉数据直接进行FFT会导致反演光谱的失真。针对该问题，国外的很多学者对非均匀快速傅里叶变换（NUFFT）方法进行了研究，并形成了比较成熟的理论。将NUFFT方法应用到干涉数据的光谱反演中，对不同采样频率和不同非均匀程度下的光谱反演精度进行了分析仿真，可以看出，在部分欠采样情况下，采样频率是影响光谱反演精度的主要因素；在过采样情况下，光程差的非均匀采样程度是影响反演精度的主要因素。实际应用中，需要综合考虑数据量、采样频率和光

  3. 所属分类：其它

  1. Sparse passive radar imaging based on compressive sensing

  2. 当窄带外辐射源数目稀少且空间分布不均匀时,通常会在无源雷达成像中产生稀疏的无规则空间谱填充,使得传统快速逆傅里叶方法(inverse fast Fourier transform,IFFT)或极坐标方法难以获得良好的目标成像效果。针对这种空间谱填充的稀疏性和非均匀性,利用压缩感知理论在处理稀疏随机采样信号重构问题上的优势,提出了稀疏无源雷达成像方法。同时通过构造传感矩阵的互相关和积累相关函数,对目标图像的可重构性进行了分析。理论分析和仿真结果表明,对具有稀疏随机空间谱特点的无源雷达成像,本文提出

  3. 所属分类：其它

  1. 基于快速高斯网格法的非线性光谱复原方法

  2. 针对傅里叶变换光谱仪中的非线性光谱复原精度低的问题，研究了一种基于快速高斯网格(FGG)法的非线性光谱复原方法。首先研究了基于FGG法的非均匀傅里叶变换理论，利用仿真结果验证了FGG法的高复原精度及其可行性。搭建了双折射偏振干涉光谱测量实验装置，利用该方法对非等间隔采样的干涉信号进行了光谱复原处理，复原结果与光谱仪的测量结果基本一致。理论仿真和实验结果均表明，采用FGG法能够有效实现非线性光谱复原。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于压缩感应的稀疏无源雷达成像

  2. 当窄带外辐射源数量稀少且空间分布不均匀时，通常会在无源雷达成像中产生稀疏的无规则空间谱填充，从而传统快速逆傅里叶方法（快速傅里叶逆变换，IFFT）或极坐标方法难以获得良好的目标成像效果。针对这种空间谱填充的稀疏性和非均匀性，利用压缩感知理论在处理稀疏随机采样信号纠正问题上的优势，提出了稀疏无源雷达成像方法。同时通过结构传感矩阵的互相关和积累相关函数，对目标图像的可重构性进行了分析。理论分析和仿真结果表明，对具有稀疏随机空间谱特征的无源雷达成像，此处提出的成像方法是有效的。

  3. 所属分类：其它