宽带频谱感知技术要实现直接观测宽带频谱， 然后检测出其中所有的主用户信号，需要极高的采样速率并处理海量的数据。 由于压缩感知理论为实现低速率宽带频谱感知提供了理论基础， 因此宽带压缩频谱感知技术成为一个重要的研究方向。 然而， 传统压缩感知模型会对频域离散化， 产生基不匹配问题， 从而降低对主用户信号频率估计的准确性。 此外， 主用户的通信行为是未知且随时间而变化的， 导致宽带频谱稀疏结构的动态变化， 给宽带压缩频谱感知带来困难。 另一方面， 由于无线信号受多径效应和其他因素的影响， 可能存在认知用户接收到某个主用户信号能量过低而无法准确检测到该主用户信号存在的情况， 造成感知性能下降。 这些都是宽带压缩频谱感知客观存在且急需解决的问题。 根据宽带压缩频谱感知技术的研究现状， 将目前存在的困难总结成四点， 即准确性、 实时性、动态性、衰落性。本文的研究内容围绕这四点展开，研究层次由浅入深逐渐递进。 首先， 根据原子范数和无网格压缩感知理论，建立基于原子范数的宽带压缩频谱感知模型， 并提出求解该模型的快速算法， 实现高斯信道下的静态宽带压缩频谱感知；然后， 结合卡尔曼滤波器理论， 建立动态宽带压缩频谱感知模型，实现高斯信道下的动态宽带压缩频谱感知；最后， 利用联合频谱感知方法， 建立基于原子 MMV 的宽带压缩频谱感知模型，实现频率非选择性慢衰落信道下的宽带压缩频谱感知。

基于MATLAB实现对语音信号频谱分析.pdf

本系统利用SPCE061A单片机作为主控制器，采用外差原理设计并实现频谱分析仪：利用DDS芯片生成10KHz步进的本机振荡器，AD835做集成混频器，通过开关电容滤波器取出各个频点（相隔10KHz）的值，再配合放大，检波电路收集采样值，经凌阳单片机SPCE061A处理，最后送示波器显示频谱。测量频率范围覆盖1MHz-30MHz，可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽，还可以识别调幅，调频和等幅波信号。

基于野火指南针开发板 stm32f103 与屏幕0.96oled显示的 多功能频谱仪

提出了一种将非线性频谱与堆叠式降噪自动编码器（SDAE）相结合的复杂系统故障诊断方法。 为了解决计算量大的问题，利用广义的频率响应函数（GFRF），利用一维非线性输出频率响应函数（NOFRF）来获得非线性频谱。 为了解决故障特征提取能力弱的问题，采用了堆叠式降噪自动编码器（SDAE）。采用神经网络从非线性频谱中提取故障特征。 该方法通过识别算法得到了永磁同步电动机各状态的四阶非线性频谱。 然后，从四阶频谱中选择合适的采样点，以构建高维数据； 最后，设计了堆叠式去噪自动编码器（SDAE）神经网络，实现了故障分类的输出。 仿真表明，该方法具有良好的实时性和较高的诊断精度。

Python RF频谱分析仪 从某些来源获取数字化的IQ样本，以提供实时频谱和频谱图。 所有样本都用于FFT。 提供短突发信号的检测。 具有用于信号源和频谱分析的插件架构。 可以快照IQ样本以在事件（当前为手动触发）时归档。 具有基于Web的UI，可用于在频谱上进行测量。 这是编写一些Python的练习，该Python扩展为提供基于Web的UI。 fft计算是由Python中的库完成的，因此不是最快的。 如果您有使用其他工具的rtlsdr，则在您的环境中安装了python rtlsdr支持后，此分析器也应能正常工作。 性能取决于您的计算机以及支持的fft库的编译方式。 我当然跟上了超过3Msps的数据流。 所有输入源均由python模块提供，具有不同的SDR平台，并由Pypi收集的相应Python库支持。 输入模块： 音频-对测试有用 文件-支持WAV和原始二进制文件，

为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自适应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。

matlab_基于LFM和Barker码复合调制的雷达波形，理论上分析了该低截获雷达波形的组成。通过仿真得到复合调制信号的时域波形、频谱图和模糊函数图，与LFM信号和Barker码信号对比分析对复合调制雷达信号的距离和多普勒模糊函数、截获因子等进行了研究

夕阳总会照在你身上，你总会快乐一场；

GPS信号频谱，通过CA码和P码调制载波，最后画出频谱，效果良好，直接可用。