非平稳信号

该项目实现了DQPSK信号在加性高斯白噪声(AWGN)信道下的非相干检测，并提供MATLAB代码。该实现参考了K Vasudevan所著《数字通信和信号处理》一书中的第2.6节。

在电压和电流波形下，用MATLAB测量有功功率、无功功率和视在功率，以及基本的有功、无功和视在功率，位移功率因数、失真因数和真功率因数。2. 使用MATLAB代码测量电压和电流的谐波失真（THD）频谱。3. 若要运行代码，请下载Simulink文件并运行Simulink以加载数据集到工作区中：链接

平稳序列建模是一项重要的数据分析技术，尤其在处理时间序列数据时如天气预报、经济指标预测、销售趋势分析等领域。在涉及的训练数据中，我们有两个具体的数据集：一是某城市过去63年中每年的降雪量数据，二是某地区连续74年的谷物产量数据。这两个数据集都是典型的连续时间序列，适合用于时间序列分析。时间序列分析主要关注数据随时间变化的模式和趋势。在分析之前，我们首先需要确保数据的平稳性。平稳性指的是时间序列的统计特性（如均值、方差）不随时间变化。如果数据不平稳，通常需要通过差分或转换来达到平稳。对于这两个数据集，我们可以先绘制时间序列图，通过观察趋势、季节性和周期性来判断是否需要进行预处理。R语言是进行时间

MySQL向MSSQL的数据迁移是一项常见的数据库操作，特别是在企业级应用中，可能由于业务需求、性能优化或系统整合等原因需要进行此类迁移。详细讲述了如何高效、安全地将数据从MySQL数据库迁移到Microsoft SQL Server（MSSQL）。我们将探讨它们之间的差异以及迁移的关键步骤：1. 数据准备：在开始迁移之前，确保MySQL中的数据完整无误，并备份所有重要数据。2. 数据导出：使用mysqldump工具将MySQL数据导出为SQL脚本。3. SQL语法转换：针对不同的SQL语法特性，将导出的SQL脚本进行转换以适应MSSQL的语法要求。4. 创建MSSQL数据库结构：在MSSQL

时间序列的稳定性检验和自动化处理在数据分析中具有重要意义。

传统统计分析中，时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值，而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。

该算法利用信源的循环平稳性从噪声观测中估计循环平稳激发。 提供的Matlab函数： MaxCycloBD.m：用于单输入单输出系统的例程。 MaxCycloBD_SIMO.m：用于单输入多输出系统的例程。 MaxCycloBDangle.m：用于时间/角度域中单输入单输出系统的例程。 demo_CYCBD.m：演示如何在不同的合成信号上使用CYCBD。 Demo_Fast_SC.m：展示了六个不同的应用程序函数，用于从观察到的噪声中提取循环平稳源信号并考虑不同的干扰。 readme.pdf：包含代码的一般信息。 参考文献： [1] M. Buzzoni、J. Antoni 和 G. D'E

这份方案是我整理的，专为公司将10G数据库平稳迁移至新搭建的11G RAC而设计。计划在年后实施，所有内容均已经过详细测试。

此函数计算循环调制谱（CMS），用于估计（交叉）频谱密度相关性，可检测信号中潜在的循环平稳分量，适用于轴承和齿轮故障诊断。CMS提供了包络分析的预处理工具，以便捕获诊断信息丰富的频带。文中还展示了CMS的实际应用示例。参考文献：Antoni J, Cyclostationarity by examples, Mechanical Systems and Signal Processing 23(4):987-1036, 2009

无噪音的录音机信号。