Qt绘制sin函数静态波形

经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解，无需预先设定任何基函数，这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解，因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势，具有很高的信噪比。

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C语言曼彻斯特码

MATLAB/SIMULINK平台搭建的24脉波自耦变压整流电路模型，变压器内部具体参数需自行定义，设置完成即能运行，输出很平稳的24脉波电压

Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。

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采用最小二乘曲线拟合，可寻求有限测量数据及其伴随误差的变化规律。曲线拟合先确定拟合模型，再确定函数的所属类。多项式拟合先将其化为双曲线、S型曲线、倒指数曲线、对数曲线等拟合曲线，再求解拟合多项式系数。并用Matlab编制程序，对测量数据进行拟合与仿真。

嵌入式上位机操作，在matlab GUI界面下对硬件进行读写IO操作操作，利用plot对数据进行波形显示

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