使用超低噪声LDO提供干净的电源

Following Langevin rate equations, the expressions of phase noise power spectrum density are obtained and the results in good agreement with experiment and calculations are given.

图像分析：此存储库包含在图像分析模型中使用的所有必要技术。 即特征提取，过滤，掩膜，噪声消除以及更多这些代码是在MATLAB 2015中编写的

matlab加噪声代码来源数量未知的PCA和MUSIC算法的贝叶斯推断 给定Y = VA + Z，如何在不过度拟合的情况下最佳估计V，A的未知维？ 对于流行的PCA模型，这是50年前的挑战（例如，因子分析，降维等） 第一次，我通过贝叶斯方法中的最大后验（MAP）估计（即，估计速度快，且具有线性复杂度）找到了针对该挑战的封闭式解决方案。 为了解决这个问题，我最终在附录中得出了全新的概率分布（即Double-gamma和Double-inverse-gamma分布）。 在仿真中，我们发现SNR = -10（dB）是对独立信号源进行准确估算（即，不过度拟合）的极限。 通过中心极限定理，我们知道三个标准差是所有平均随机变量的极值。 因此，可以通过信号加噪声百分比\ tau（Y）（即SNR> -10（dB）<=> \ tau（Y）<90> -10（dB）<=>“噪声偏差<3 *源的偏差” PS：我们将MAP方法与标准MATLAB软件包（音乐和aictest）进行了比较。 代码中的所有内容都应该清楚。 非常欢迎所有反馈！ 参考： V

【资源内容】：利用MATLAB实现了： 1、（均匀线阵）阵列信号建模； 2、 MUSIC算法及其改进算法的空间谱估计。 【算法涵盖】：1、经典MUSIC谱估计算法；2、改进的噪声子空间投影算法1；3、改进的噪声子空间投影算法2；4、基于谱函数二阶导数的DOA估计算法。 【代码特点】：参数化编程、可方便更改仿真参数；代码思路清晰、注释明细；适合初学者和有一定基础的同学。 【适用对象】：信号处理、雷达专业学生。 【乱码问题】：文件打开如果出现中文注释乱码的情况，就用记事本打开文件，若无乱码情况，则直接复制记事本中的内容，粘贴到对应的MATLAB文件中。 感谢支持！

提出一种依据仿真得到的开关电源噪声进行电磁干扰（EMI）滤波器设计的方法。针对Boost功率因数校正变换器，应用SABER软件仿真不同寄生参数下的噪声幅值，得到了影响共模噪声和差模噪声的主要因素：差模噪声主要是由功率器件的高频模型引起的，而共模噪声则与无源器件的高频模型以及MOSFET对地漏电容相关，且随着漏电容的增加而增加。在考虑功率器件的高频模型、MOSFET的对地漏电容以及无源器件的高频寄生参数等影响的情况下，采用噪声仿真的方法分离出变换器的共模噪声和差模噪声。在此基础上，应用插入电压增益的方法，计算出共模滤波器和差模滤波器的截止频率，设计了EMI滤波器。实验验证了仿真的准确性以及滤波器设计方法的正确性。

matlab除噪声代码DD-SRAD DD-SRAD代表距离驱动散斑减少各向异性扩散，用于消除SAR时间堆栈的噪声。 该代码是为与MATLAB一起使用而编写的。 用于对合成Kong径雷达数据的时间堆栈进行去噪，但可用于随时间推移而被噪声破坏的任何图像数据。 可以在下面列出的相关论文中找到更多详细信息。 如果使用此代码，请引用以下内容： N. Tabassum，A。Vaccari和S. Acton，“通过合成Kong径雷达时间堆栈的距离驱动各向异性扩散进行斑点去除和变化保留”，《数字信号处理》，第1卷。 74，第43-55页，2018年。 该代码提供了两个数据集，一个是合成生成的，另一个是一组实际SAR幅度数据。 原始合成数据也包括在内以进行比较。 要运行演示，请运行DD_SRAD.m。 如有任何疑问，请联系。 谢谢！

这是一段matlab代码，可计算噪声的A计权声压级、感觉噪声级、有效感觉噪声级。代码中有详细注释，以及计算实例。

针对噪声的随机性和突变性,使得传统算法抑制非平稳噪声比抑制平稳噪声难度增大的问题,提出了一种基于深度神经网络的子空间语音增强算法。该算法利用带噪的语音信号数据训练一组深度神经网络语音生成型模型(DNN训练模型);在测试增强阶段根据噪声估计和DNN模型去除非平稳噪声;最后,通过信号子空间在抑制噪声和减少信号失真上做出较为折中的选择重构语音信号。实验结果表明,基于深度神经网络的子空间语音增强算法对非平稳噪声有非常强的抑制能力,通过STOI和PESQ值反映了在低信噪比下,该算法可以提高增强语音的可懂度。

Microsoft可伸缩的嘈杂语音数据集（MS-SNSD） 此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。 该数据集的主要应用是训练深度神经网络（DNN）模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。 我们提供了在各种信噪比（SNR）条件下混合干净语音和噪声以生成大型嘈杂语音数据集的方法。 可以根据应用要求配置SNR条件和所需的数据小时数。 随着我们鼓励研究人员和从业人员通过添加更多清晰的语音和噪声片段为该数据集做出贡献，该数据集的大小将继续增长。 该数据集将极大地帮助学院和行业的研究人员和从业人员开发更好的模型。 我们还提供与训练集不同的测试集，以评估开发的模型。 我们提供html代码，用于构建两个Human Intelligence Task（HIT）众包应用程序，以允许用户对嘈杂的音频片段进行评分。 我们根据ITU-T