随着全球汽车产业智能化和网联化的爆发式发展，作为车联网重要支撑的通信技术面临着频谱资源紧缺的难题。除了提供安全服务以外，车联网服务需求的多样性使得引入认知无线电技术成为有效的解决途径，可以实现与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，但车联网复杂动态变化环境的影响使得频谱利用率性能的提升受限。提出了充分利用潜在的多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流的变化规律的方法，并利用其规律指导频谱的感知和共享。通过搭建系统级仿真平台进行仿真分析，结果表明所提方案的频谱效率得到有效提升。

认知无线电中基于博弈论的动态频谱共享算法，詹德睿，沈树群，利用博弈论分析了认知无线电网络中动态频谱分配问题，构建了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型，提出了基于博弈论的非合作

对于匀速直线运动的模糊图像,准确鉴别运动方向角是图像复原的关键。分析了运动模糊图像的频谱特征,介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向角的思路、步骤和数值实验结果。由于实际拍摄的模糊图像在很多时候频谱特征不够明显,导致用Radon变换鉴别角度出现大的误差,为此,提出了基于Gabor变换的一种改进算法。算法运用"窗口"聚焦频谱图像中心,较好地消除了噪声干扰并克服了Radon变换的弊端,数值实验结果验证了该算法的有效性。

matlab填充图像算法代码CNN_频谱图_算法 一种使用卷积神经网络 (CNN) 从原始 EEG 数据中对频谱图进行分类的方法 SpectrogramClassificationAlgorithm.ipynb：使用来自训练和有效文件夹的数据训练模型，对来自测试文件夹的数据进行测试 Use_pretrained_model.ipynb：使用来自训练模型的模型权重，测试来自测试文件夹的新测试数据 fastai 文件夹中的代码来自 Jeremy Howard 的 fastai 0.7 版： 数据结构 要运行任一笔记本，您必须具有以下结构的数据文件夹： 数据/ ├──火车/ ├── Yes ├── No ├── 有效/ ├── Yes ├── No ├──测试/ 对于 SpectrogramClassificationAlgorithm.ipynb：Yes 和 No 子文件夹包含我们训练模型的正面和负面案例图像。 测试文件夹包含我们测试模型的未分类图像。 对于 Use_pretrained_model.ipynb：测试文件夹包含要由我们的预训练模型 (saved_model.pkl) 评估的

文档说明 开始用ardiuno板子开发的频谱 RGB点阵led太多 数据量太大 延迟设置小于800ms 就不显示了 800ms以上才正常显示 估计是ardiuno板子计算能力不行 故换stm32来做 硬件 stm32f103 hub75 接口 rgb点阵64x32 代码仅供参考 视频有空传YOUKU再补充 代码包含频谱 时钟 字符显示

本教程/演示介绍了在 Matlab 中设计声级计。 Data Acquisition Toolbox 用于实现实时频谱分析仪。 分贝计是使用 Parseval 关系在频域中实现的。 随附的 PDF 中提供了文档。 更多信息请访问： http : //mesh.brown.edu/dlanman 。

设置频率为10Hz，采样率为100Hz，样本数为100，对其求频谱，频谱图可以看到有两个波峰，一个位于10Hz，另一个位于90Hz，90Hz处的波峰实际上是10Hz处的波峰的负值。因为信号同时显示了正负频率，所以称为双边FFT。 因为FFT含有正负频率的信息，对其进行修改，修改后只显示一半的FFT采样点(正频率部分)，因此这种方法叫做单边FFT，单边FFT只显示正频部分。注意要把正频分量的幅值乘以2才能得到正确的幅值，但直流分量保持不变。

基于遗传算法的认知无线电频谱分配算法，matlab代码

matlab由频域变时域的代码Prera​​u Lab多锥光谱图代码 Matlab，Python和R实现 目录 一般信息 该存储库包含论文1中描述的Multitaper频谱图分析的Matlab，Python和R实现。 多锥光谱估计是由David Thomson 2在1980年代初期开发的，与单锥光谱估计3,4相比，它具有更好的统计特性。 多锥方法通过将从单个数据段估计的多个独立光谱平均在一起来工作。 多锥度方法的创新之处在于，它不是使用单锥度函数来计算频谱，而是使用了多个称为离散长球体序列（DPSS）的锥度函数。 由于DPSS锥度彼此不相关，因此可以将它们平均起来，就好像它们是相同条件的独立试验一样，与周期图和单锥度估计相比，可以产生方差减小的光谱。 在Prera​​u Lab网站上可找到描述光谱估计理论并演示多锥光谱估计工作原理的视频。 Prera​​u MJ，Bianchi MT，Brown RE，Ellenbogen JM，Patrick PL。 通过多锥光谱分析镜头了解睡眠神经生理动力学。 生理学（贝塞斯达）。 2017年1月; 32（1）：60-92。 审查。 PubMed

奇异谱 用于执行和可视化奇谱分析（SSA）的MATLAB类，SSA是时间序列的非参数频谱分解技术