本文完成qpsk信号生成，查看频谱图，学习曲线的绘制

前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然比检测(likelihood ratio test， LRT) 的软判决与采用“与” 准则的硬判决的性能， 结果表明采用软判决的协作感知性能更优

基站建设与维护

:musical_notes: Spectro是用于网络的实时音频频谱图生成器。 它可以可视化麦克风上的声音或设备上的音频文件。 :laptop_computer: 用法 前往开始使用Spectro。 要开始生成频谱图，您可以： 点击 :microphone: 从“麦克风”按钮录音，即可开始通过麦克风生成频谱图。 如果要录制设备音频输出中的音频，则可以或 ，然后将此设备设置为浏览器的默认输入设备。 点击 :musical_note: 播放音频文件按钮可开始从设备上的音频文件生成频谱图。 这也将播放选定的音频文件。 您的浏览器支持的任何音频格式都可以播放。 频谱图从右到左生成，最新音频出现在右侧，最古老的音频出现在左侧。 也有 :gear: 可用于控制频谱图外观的选项： :speaker_high_volume: 灵敏度控制频谱图对音频的敏感程度。 更改它与更改音频的音量具有相同的效果。 :last_quarter_moon: 对比度对数图应用对数缩放，以向图像添加对比度。 更改它有助于根据所分析的音频产生更好的图像。 :magnifying_glass_tilt

音乐频谱灯代码，基于fastled和blinker库，直接上载烧录连线即可

可以对以下情况进行帮助 1、利用MATLAB的声音频谱分析。 2、MATLAB降噪 3、MATLAB合成音乐并加谐波

利用DFT分析连续非周期信号的频谱 出现三种现象：混叠、泄漏、栅栏 加窗 抽样 DFT  ) j (  X 0 A p 2 - p 2  ) ( j  e X 0 p 2 - p 2  ) ( j  e X N 0

协作频谱感知和适应环境，认知无线电能够填补频谱空洞并在不对授权用户造成有害干扰的情况下提供服务。 我们考虑使用能量检测优化协作频谱感知以最小化总错误率。

频谱与网络测量，示波器 频谱仪 矢量网络分析仪 等原理

数字信号处理大作业：Matlab实现语音分析：加噪声，频谱分析，滤波器等等（内附报告.zip 大学生课程设计 基于MATLAB的课程设计 自己大二写的课程设计