基于脉冲耦合神经网络，提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声，并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似，提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明，本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能，和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。

matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

3.1.2 FFT (1) 仿真输出波形目标速度：50m/s 目标距离：5000m仿真结果验证：X轴对应速度：，速度误差为0.24m/s,小于最小分辨的1.5m

%================================================================% % 雷达参数 % %================================================================% C=3.0e8; %光速(m/s) RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHz Lambda=C/RF; %雷达工作波长 PulseNumber=16; %回波脉冲数 BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽 带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度 TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽 PRT=240e-6; %雷达发射脉冲重复周期(s) PRF=1/PRT; Fs=2.0e6

基于AD8310芯片的脉冲检波电路设计.pdf

脉冲雷达系统仿真Matlab代码：雷达方程实现、天线方向图、RCS

30kW大功率脉冲电源研制

用户的负载需要断续加电，即按照一定的时间规律，向负载加电一定的时间，然后又断电一定的时间，通断形成一个周期。如此反复执行，便构成脉冲电源。　　脉冲电源几个电气参数的概念：　　1、输出电压：输出端红、黑两个接线柱之间的峰值电压差，面板上输出电压显示的是接通时红黑接线柱间电压差的。　　2、输出电流：输出回路中通过的电流的有效值，等于接通时输出回路中的电流值（输出电流峰值）与占空比的乘积。　　3、占空比：高电平所占周期时间与整个周期时间的比值。占空比=脉宽/（脉宽+脉间）    4、输出频率：通、断称为一个周期，输出频率是周期的反比。　　5、脉冲宽度（脉宽）：直流通断小周期中通电的时间，即t。　　6

micropython 输入 这个 Micro Python 库有助于读取 pyboard 或其他运行 （Python 3 编程语言的变体）的微控制器上的数字和模拟输入。 这些库例程在上进行了测试。 这个库的一些显着特点是： 数字输入引脚已去抖动，因此可以清晰地检测到转换。 去抖动参数可由用户控制。 数字输入引脚可配置为计数器，用于对脉冲串进行计数。 可以对脉冲的一个或两个边沿进行计数，并且存在去抖动以清除簧片开关闭合。 模拟读数在用户可选择数量的最近读数中平均，间隔为 2.1 毫秒（用户可配置）。 使用这种平均技术可以显着抑制模拟线路上的噪声。 引脚的当前值可以通过 Python 字典轻松访问，以引脚名称或您可以分配给引脚的更具描述性的名称作为键。 快速开始 整个库位于一个文件inputs.py 。 假设我们需要设置一个输入来检测按钮按下情况，一个计数器来使用簧片开关计算来自水表

高速窄脉冲激光驱动电路是实现高分辨率激光测距的关键。 介绍了高速窄脉冲激光驱动电路的工作原理，推导出驱动电路主要 元器件参数的计算公式，设计的由普通元器件组成的高速窄脉冲激光器的驱动电路，在调制频率为 52MHz 时，实测光信号占空比约为 11%，能 量效率为 10%，光信号边沿约为 1ns。 可用于便携式的高辨率激光测距。