瞬态信号

多分辨率动态模式分解（DMD）有效解决了信号分析中的短时问题，其原理类似于短时傅里叶变换和小波变换，能够捕捉信号的局部特征。

利用MATLAB将电能系统中的干扰信号分类，包括正常信号以及骤降、骤升、停电、振荡瞬态、谐波骤降和谐波骤升等八类干扰。

该Simulink模型可用于分析三相异步电机的瞬态运行特性。

本代码从有故障的滚动轴承或齿轮振动信号中提取重复瞬态（RT）。在我们的测试中，它可用于干扰抑制，特别是脉冲噪声，复合故障诊断以及某些情况下的早期故障诊断。我们期待研究人员和工程师能在工业应用中验证我们的代码。

该算法灵感源自于开关电路中电容器和电感器的瞬态行为。瞬态搜索算法（TSO）已发表在应用智能期刊：https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-020-01727-y

无噪音的录音机信号。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

盲信号自适应算法挺有意思的，尤其在信号分离问题时，是在无线通信、音频和医学成像这类领域，经常需要用到。其实，核心思想简单，简单来说，就是在没有太多先验知识的情况下，通过一些巧妙的算法从混合信号中分离出独立信号。一个常见的算法就是独立成分（ICA），它通过非线性变换让信号尽量独立，关键点在于非高斯信号。在这个 MATLAB 代码中，你可以看到几个常用的自适应算法，比如FastICA和JADE。FastICA通过最大化负熵来快速实现信号分离，而JADE则是基于特征值分解的思路，挺适合用来分离信号的。要注意，这些算法的效果会受到数据质量、初始条件、学习速率等多方面因素的影响，所以调参是关键的。如果你

该模型根据模型本身提到的参数设计。变量可轻松更改，并使用自定义变量进行模拟。输出包括定子电流、转子电流、电磁转矩和转子转速，适用于相应的范围。可用于分析瞬态行为并设计控制器。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。