周期信号

这是一项针对学生的培训，利用Simulink的新模块库将斜坡周期输入信号引入到心脏病学中的正弦弛豫振荡器VI1。

本资源提供了MATLAB代码，用于周期信号的傅里叶级数分析，帮助学习者理解傅里叶级数的计算和应用。代码内容适用于教学和学习参考，特别适合需要掌握傅里叶变换和周期信号分析的学生和工程师。

Matlab开发：应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

这些功能允许用户将整个驱动周期内数千个机器操作点替换为更少的代表点。在优化机器或分析不同轧制循环性能时，这对于极大地加速过程至关重要。此外，工具箱还提供了详细的用户手册和测试脚本。

无噪音的录音机信号。

中国交通信号交叉口普遍存在绿灯倒计时装置和较长的周期长度。本研究探讨这些特征对排队放电模式的影响，并评估其对交通容量估计的影响。在上海和天津的五个大型交叉路口进行观察，分析了9251个有效样本。研究发现，排队放电过程可分为启动、稳定和紧急阶段，启动阶段平均持续时间约为20-30秒。高峰期通常在信号变换时发生，这与传统假设有所不同。通过敏感性分析和分段线性回归方法，讨论了容量估计可能存在的误差及其减少方法。

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)。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

能耗数据的五年采集记录，周期还挺细的，15 分钟一条，数据量扎实。12 月份的整月数据已经整理好了，你直接能在addtagdata.txt里看到类似MT_001:0;MT_002:5这样的键值对。原始日志放在data.log，有点杂，但灵活性高，你想啥自己拉数据就行。 文件格式还挺人性化的，起来蛮顺手的，用Pandas做个数据透视表、折线图啥的也方便。其实要你想把这些做个 MySQL 存储，再定期，也是没啥压力。 我还顺手翻了几个周边资料，像是MySQL的快速入门，还有R 语言、MATLAB那边做采样周期的内容，基本能搭配着来，节省不少时间。 数据过程中记得对异常点做下，比如后面几条MT_37