pnn概率神经网络用于故障分类

应用背景数字化发展的今天，各行各业都离不开信号处理。无论是航天、卫星还是雷达、通话，都与信号处理紧密联系。掌握信号处理的基本知识已是对许多专业学生的基本要求。关键技术本文件基本涵盖了信号处理的所有模块的程序，包括滤波器的设计、信号合成与频谱分析、频域时域的转换等等。内容广泛，结合本程序，可以使读者快速掌握运用MATLAB进行信号处理的技巧。

外面硬件获取脉搏信号，将该代码烧进msp430板子处理获取的脉搏信号，处理，显示，并计算一分钟的脉搏书，根据菜单选择的模式用指示灯显示是否脉搏过快或过慢。

利用C语言实现的循环卷积算法,包括滤波器的参数调用，在时间域上进行循环卷积的移位运算，并且在DSP硬件平台上进行了实际的验证

阵列信号处理中，空间谱估计算法，如MUSIC、ESPRIT的MATLAB仿真、通过设置一个信号的来波方向，使用MUSIC和ESPRIT算法对信号进行测向，可以直接在MATLAB运行。文件还包括二维MUSIC测向算法。

用于雷达信号处理，对线性调频信号进行脉冲压缩处理，进行MTI和MTD处理，检测多个目标回波的信息，解速度和多普勒模糊，从而便于区分目标。此代码的用途主要是进行信号处理。

应用背景最陡下降法又称为梯度下降法，他是LMS算法的基础，是应用最为广泛的自适应算法之一，广泛应用于信号处理、信息与通讯等领域。本程序通过二者对比，可以更好地了解此二者算法的本质及优缺点。对于初学者尤其有用。关键技术本程序包含最陡下降法和LMS算法两种程序。通过对这两种自适应算法的仿真和对比，能够使读者更好地了解这两种自适应算法的本质结构及各自优缺点。

用实际的故障信号对其进行emd分解提取特征量，然后用PNN概率神经网络实现机械故障的分类。其中需要用到美国西储大学的数据，需要自行下载准备

利用聚类算法和小波分析进行声发射信号的阈值去噪  对加噪信号进行分段，然后进行小波变换，得到整体的D3+D4值，用聚类算法得到阈值，然后对变换后的信号去噪处理。 for i = 1:part_num     x = u(i,:);     j = 2/step;     for m = 1:j         for n = 1:M             OL(m,n) = (x(n)-(-1+m*step))^2;             %OL(m,n) = abs(x(n)-(-1+m*0.001));         end 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

Matlab仿真圆柱体的TE以及TM电磁波散射源码，尤其有助于初学者电磁波散射的仿真，给出了初始化数据，计算了远区场圆柱体上的电流分布。

在MATLAB软件平台下，利用函数wavread()对语音信号进行采样，再通过函数resample()将信号重新采样。