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频域分解法Frequency Domain Decomposition(FDD) Programe,识别振型和频率
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计算时间序列的快速傅里叶变换并画出时域和频域图，之前进行小波降噪。-Calculate the time series and fast Fourier transform time-domain and frequency domain plot diagram, before wavelet decomposition.
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数据频域分解法，基于结构的环境白噪声激励响应数据，识别结构的频率和振型-The frequency domain decomposition method, based on the structure of the environmental white noise stimulus-response data, identify the structure of the frequencies and mode shapes
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该文针对具有两个相互重叠频率成分的密集频谱 ,分析了两个重叠频率成分在复频域的叠加情况 ,在不增加采样长度的条件下 ,通过向量分解和单频率成分的识别、校正方法 ,推导出其校正公式。-In this paper, with two overlapping frequency components of the dense spectrum of two overlapping frequency components in the frequency domain stacking situati
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In this paper, we investigate the timing and carrier
frequency offset (CFO) synchronization problem in decode and
forward cooperative systems operating over frequency selective
channels. A training sequence which consists of one orthogonal
fr
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In this paper, we investigate the timing and carrier
frequency offset (CFO) synchronization problem in decode and
forward cooperative systems operating over frequency selective
channels. A training sequence which consists of one orthogonal
fr
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对含噪声的图像进行识别和估计，通过小波分解，在频域中完成对图像的识别，判断是椒盐噪声还是高斯噪声，并对参数的值进行估计。-Identify and estimate noisy images, through the wavelet decomposition in the frequency domain to complete the image recognition to determine the salt and pepper noise or Gaussian noise, and
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teoretical bases for frequency domain decomposition
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matlab编写的频域分解法程序，可以在此基础上进行改进.-matlab prepared frequency domain decomposition procedures can be improved on this basis.
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数据频域分解法，可能不是很全面，可以利用的这个方法的代码很少，本人也是从网上找的，可能不好理解，大家看看参考把-Data in the frequency domain decomposition method, may not be very comprehensive, code can use this method rarely, I also find from the Internet, you may not understand, we look at the reference
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频域分解法的MATLAB程序，自己编写，针对环境激励等信号输入有较好的识别效果，特别是针对密频结构-Frequency Domain Decomposition Method MATLAB program, we have written, better recognition effect environmental incentives for signal input, especially for structures with closely spaced
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The Frequency Domain Decomposition (FDD) is an output-only system identification technique popular in civil engineering, in particular in structural health monitoring. As an output-only algorithm, it is useful when the input data is unknown. FDD is a
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Output-Only Modal Analysis by Frequency Domain Decomposition
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2017年0616，该频域分解（FDD）土木工程中的一个输出系统识别技术的流行，特别是在结构健康监测。作为一个输出的算法，它是有用的当输入数据是未知的。FDD是模态分析技术，生成系统的实现采用了频率响应（多）输出数据参考。所附的MATLAB代码实现了这一技术的模态参数识别。为了使用此代码，处理（趋势、过滤等）时间的历史数据必须存储在一个Excel文件（数据每一频道栏目）。检查“加速度。对于时间的历史文件的一个实例xlsx”。(In 2017, 0616, frequency domain dec
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DCT域运动补偿误差或原始图像信息转换成块的系数代表的设置不同的频率成分, 它有两个优点:第一,信号1,小范围内的大部分能量集中在频域。这样的描述是几个要点的重要组成部分;第二,将频域分解过程映射到人类视觉系(The coefficients of the DCT domain motion compensation error or the original image information convert into blocks are represented by different f
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只有在图像区域非常低的视频信号中才含有高频频谱。因此,在数字视频信号处理,根据频谱分配比特的比特数的因素:包含大量的区域分布较低的频谱信息的比特数含有较高的频谱分配较低量的信息,和图像质量并没有明显的损伤,达到压缩率的目的。然而,所有这些都是为了在低熵(熵)的情况下实现有效的编码。(The coefficients of the DCT domain motion compensation error or the original image information convert into
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离散余弦变换(DCT)是一种常用的数字速率变换编码方法。DCT首先将整个图像分割成n×n像素块,然后在n×n像素块上逐帧执行DCT变换。由于图像的高频成分很小,与高频分量对应的系数通常为零,肉眼对高频分量的变化并不敏感, 因此,我们使会用简洁的定量方法。因此,数字传输系数的速率远小于用于传输图像像素的数字速率。到达接收机后,逆离散余弦变换返回到样本值。虽然会有一定的失真,但人眼是可以接受的。(The coefficients of the DCT domain motion compensati
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距离编码又称旅行码或旅行码,是一种属于无损压缩编码的统计编码。
游程编码的基本原理是用连续的符号值或字符串长度替换相同连续值的符号。因此,行程代码被命名为)以便符号的长度小于原始数据的长度。
当对图像数据进行编码时，具有相同灰度值的像素被布置在特定方向上，并且可以被视为连续符号。用字符串替换这些连续符号可以大大减少数据量。行程编码是连续而精确的编码。如果其中一个符号在传输中是错误的,则将影响整个编码序列,从而使中风代码无法恢复到原始数据。(The coefficients of the DC
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软件编码的成本主要是人力和时间。最终的软件是一个人或一个团队的智慧。知识成本积累产生的无形资产巨大。图像在当今信息社会中扮演着重要的角色,它的资源是巨大的。在追求时间和空间的今天,研究图像压缩是可行的。(The coefficients of the DCT domain motion compensation error or the original image information convert into blocks are represented by different freq
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频域的模态参数识别方法,包括频域分解法FDD(Frequency domain modal parameter identification methods, including frequency domain decomposition method FDD)
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