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小波变换和motion 信号处理（一）这是《小波变换和motion信号处理》系列的第一篇，基础普及。第二篇 我准备写深入小波的东西，第三篇 讲解应用。记得我还在大四的时候，在申请出国和保研中犹豫了好一阵，骨子里的保守最后让我选择了先保研。当然后来也退学了，不过这是后话。当时保研就要找老板，实验室，自己运气还不错，进了一个在本校很牛逼的实验室干活路。我们实验室主要是搞图像的，实力

小波分析系列讲座0本节之所以称为讲座0 因为它只是一个很简单的例子 还谈不上正式入门 但他具备了部分的思想[x0,x1,x2,x3]=[90,70,100,70]为达到压缩 我们可取 (x0+x1)/2　 (x0-x1)/2 来代表 x0,x1这样 [90,70] 可表示为 [80,10]　80即平均数 10是小范围波动数（可想象出一种波的形状）[90,70] --〉[80

我们知道， 例如:9/3,9是被除数,3为除数.mod函数是一个求余函数，其格式为：mod(nExp1,nExp2)，即是两个数值表达式作除法运算后的余数。那么：两个同号整数求余与你所知的两个正数求余完全一样(即两个负整数与两个正整数的算法一样)。一、两个异号整数求余1.函数值符号规律(余数的符号)mod(负,正)=正mod(正,负)=负结论：两个整

原文在于雪漫的bloghttp://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9b714a0100cce2.html这两天在看句柄式图形方面的东西，以下是我在看书过程中整理的学习笔记，比较详细的介绍了句柄以及与其密切相关的各种图形对象和它们的属性。希望能对初学Matlab界面设计的朋友们有所帮助。GUI学习笔记：句柄式图形常用函数：（1）get（h）返

原文地址http://www.chinavib.com/article-210-1.html一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];

古人云：基础不牢，地动山摇。勿在浮沙筑高台。此话真不假，比如MATLAB中下标从1开始而物理概念t从0开始，结果往往会差一点，做FFT后结果会莫名其妙的差一点，做仿真的时候经常会因为这样一些基本概念不清而导致对结果无法正确的解释。盲目的追求多学习，不求甚解是得不偿失的，最后无知的还是你自己。一定要动脑子想想，把知识消化了才能灵活运用。本文是数字信号处理的基本功，是本人学习思考后的总结，网上没有发现

原文地址 http://laochouchong.blog.163.com/blog/static/17677501820113894459280/小波的消失矩的定义为，若=0,0。并不是消失矩阶数越高越好，看作什么应用，随着消失矩的增加，一个负面的影响是其支撑长度变宽，运算量增加。因此在度量信号奇异性时不应使用具有高阶消失矩的小波。我们通常用的函数dbn中的n就是

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。    虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。