一级倒立摆状态空间建模，离散化，Matlab仿真，添加高斯噪声并采用卡尔曼滤波去噪

在Cadna/A软件中建立了城市高架道路的计算模型,并根据预测车流量进行噪声预测,结果表明Cadna/A软件可在设计初期为建设项目的可行性提供可靠的相关依据.

比较小波分析和傅里叶变换分析信号去噪声的能力,分析彼此之间的去噪能力

以单片机MSP430F449为控制核心，设计了一个5 V单电源供电的低噪声宽带放大器。采用单位增益稳定低噪声运放OPA820作为前级放大，高速运放THS3091作为末级放大，其中利用DC-DC变换器TPS61087将5 V电压转化为18 V从而为末级放大电路供电。此外，系统还采用12位高速A/D转换器ADS803实现了测量并数字显示放大器输出电压峰峰值的功能，测量误差小于5%。本系统最高电压增益达到43 dB，上限及下限截止频率达到15 MHz和20 Hz，在50 Ω负载上，最大不失真输出电压峰峰值为4.2 V。系统的输出噪声小于200 mV。

大数据-算法-谐和与白宽带噪声激励下强非线性系统随机动力学与控制.pdf

高斯白噪声matlab代码MCI 多通道复杂度指数（MCI）的计算算法 该代码实现了用于计算多通道系统中复杂度指数的MCI算法，其描述如下： [1] M. Nardelli，EP Scilingo，G。Valenza，“用于多器官生理复杂性评估的多通道复杂性指数（MCI）”，《物理学A：统计力学及其应用》，2019年， 此度量标准依赖于一种用于重建多元相空间的新颖方法，其中，每个序列都使用其适当的时间延迟进行嵌入。 然后，MCI使用模糊规则考虑相空间距离的估计，并且可以在两个不同的时标值范围内进行计算，以研究短期和长期动力学。 使用三通道高斯白噪声和1 / f噪声系统，Henon映射和Rossler吸引子的合成序列以及可公开获得的生理序列（参见文章）对算法进行了评估。 版权所有（C）2019 Mimma Nardelli，Enzo Pasquale Scilingo，Gaetano Valenza 该程序是免费软件； 您可以根据知识共享许可：Attribution 4.0 International的条款使用它。 如果您使用此程序来支持已发表的研究，请引用参考文献[1]。 如果您在软件

摘要：利用噪声和信噪比的理论公式及等效电路模型，分析光电二极管检测电路噪声产生的原因．给出低噪声光 电检测电路的设计原则，并设计基于光电二极管低噪声前置放大电路．结果表明：光电二极管的噪声主要是光转换器件 内部电阻及PN结中载流子随机涨落引起的热噪声和散粒噪声，该噪声与光电二极管结构、材料、温度、工作电压及外部 环境的干扰有关；前置放大电路的噪声主要与前置放大器的噪声电压、噪声电流、温度变化及反馈电阻有关

人工智能-机器学习-霍尔传感器读出电路的低噪声运算放大器设计.pdf

三极管倍频器是根据晶体三极管的非线性特性，得到输入信号的各次谐波，然后通过带通滤波器选出所需要的频率，从而实现输入信号的倍频。文中详细阐述了三极管倍频电路的设计，实现了对10 MHz输入信号的四倍频，通过电路测试，结果证明输出信号的相噪没有明显恶化，在1 MHz带宽内相噪优于-80.87 dBc/Hz，在100 kHz内杂散抑制可达-79.54 dBc/Hz，满足设计需求。

模拟退火是一种在邻域范围搜索最优解的优化算法，能够以较大的概率收敛到最优解，可运用于图像去噪。提出一种基于模拟退火的自适应图像滤波算法，可以自适应的对图像内部和图像边缘进行分类处理，以一定的概率接受偏离中值的像素，再结合加权平均得出图像结果像素值。实验结果表明该算法在滤除图像噪声的同时，可以较好的保存原始图像信息，具有较高的信噪比。