目錄——信號處理有關的那些東東

• 2020 年 5 月 5 日
• AI

不知不覺文章數也有30篇了，問了方便同學們查找關注的主題，整理文章目錄如下：

1. 時/頻域分析系列

1.1 Mr.括號：時域分析——有量綱特徵值含義一網打盡

1.2 Mr.括號：時域分析——無量綱特徵值含義一網打盡

1.3 Mr.括號：信號時域分析方法的理解（峰值因子、脈衝因子、裕度因子、峭度因子、波形因子和偏度等）

1.4 Mr.括號：時域特徵值提取的MATLAB代碼實現（均方根、峰值因子、脈衝因子、裕度因子、峭度因子、波形因子和偏度等）

1.5 Mr.括號：信號頻域分析方法的理解（頻譜、能量譜、功率譜、倒頻譜、小波分析）

1.6 Mr.括號：頻域特徵值提取的MATLAB代碼實現（頻譜、功率譜、倒頻譜）

1.7 Mr.括號：補充：頻域特徵值提取的MATLAB代碼實現（小波分析）

1.8 Mr.括號：時頻域分析的一些常用概念補充（線性時不變系統、卷積、衝激響應、窗函數等）

2. EMD專題系列

2.1 Mr.括號：這篇文章能讓你明白經驗模態分解（EMD）——基礎理論篇

2.2 Mr.括號：這篇文章能讓你明白經驗模態分解（EMD）——IMF的物理含義

2.3 Mr.括號：這篇文章能讓你明白經驗模態分解（EMD）——EMD在MATLAB中的實現方法

2.4 Mr.括號：希爾伯特-黃變換（HHT）的前世今生——一個從瞬時頻率講起的故事

3. 神經網絡（深度學習）系列

3.1 Mr.括號：神經網絡15分鐘入門！足夠通俗易懂了吧

3.2 Mr.括號：神經網絡15分鐘入門！——反向傳播到底是怎麼傳播的？

3.3 Mr.括號：神經網絡15分鐘入門！使用python從零開始寫一個兩層神經網絡

3.4 Mr.括號：用深度學習做了下中國股市預測，結果是…

3.5 Mr.括號：使用MATLAB快速搭建神經網絡實現分類任務（模式識別）

4. 時間序列系列

4.1 Mr.括號：使用ARMA做時間序列預測全流程（附MATLAB代碼，ARIMA法）

4.2 Mr.括號：使用SARIMA做季節時間序列預測全流程（附MATLAB代碼）

5.剩餘壽命預測（RUL）系列

5.1 Mr.括號：如何使用數據給機電產品算命？

5.2 Mr.括號：前事不忘,後事之師——基於相似性進行剩餘有效壽命預測的案例講解

5.3 Mr.括號：三歲看大，七歲看老——基於退化模型進行剩餘有效壽命預測的案例講解

5.4 Mr.括號：樂天知命，故不憂——基於生存模型進行剩餘有效壽命預測的案例講解

6.概念辨析

6.1 Mr.括號：衡量數據「像不像」——協方差與相關係數

6.2 Mr.括號：概率論中的「矩」是什麼意思

6.3 Mr.括號：為什麼是「最小二乘」而不是「最小一乘」？

6.4 Mr.括號：能量信號和功率信號的分別

6.5 Mr.括號：IIR無限衝激響應和FIR有限衝激響應數字濾波器有什麼區別？

其他

Mr.括號：推薦幾本人工智能和信號處理的相關書籍

內容持續更新中。。。

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