AWR MWO软件进行低噪声放大器设计，这时相当详细的文档

直流电机在测试噪音的过程中常出现频率为300Hz左右的明显的“呜呜”声，即无刷直流电机的换向噪声。本文对该噪声产生的原理进行分析，并从机械振动的角度出发，提出抑制该噪声的方法。

首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输人输出数据之间的函数关系 t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数 t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。

该应用笔记检验了影响放大器噪声的关键参数,说明不同放大器设计(双极型、JFET输入或CMOS输入设计)对噪声的影响。本文还阐述了如何选择一款适合低频模拟应用(如数据转换器缓冲、应变仪信号放大和麦克风前置放大器)的低噪声放大器。基于CMOS输入放大器,MAX4475,举例说明多数低频模拟应用中这种新型CMOS放大器的设计优势。

噪声噪声器matlab代码SE 的波束成形器比较 概述 这个 GitHub 存储库提供了不同类型波束形成器的代码，作为单通道语音增强的前置滤波器或 SNR 增强器。 此处提供的示例应用程序用于听力改善研究。 摘要：在本文中，我们比较了固定和自适应波束成形器作为语音增强 (SE) 算法应用的性能。 所提议的信号处理管道可实时用于助听器设备，仅使用智能手机，无需额外硬件作为辅助工具。 所提出的方法包括基于 Wiener 滤波器的单通道 SE 方法以及作为预滤波器的波束成形器，仅使用智能手机的两个内置麦克风。 在这项工作中，考虑和比较了多种波束形成方法，如延迟和总和、最小方差无失真响应 (MVDR) 和广义旁瓣消除器 (GSC) 波束形成器。 通过本文提供的结果，表明波束成形器的使用可以提高现实世界嘈杂条件下语音信号的信噪比 (SNR)。 客观测试措施用于评估通过不同方法实现的增强语音的感知质量和可懂度。 测试结果显示了不同方法的性能比较以及所提出方法在不同 SNR 水平下的效率。 您可以找到此 GitHub 存储库的手稿： 要求 Pixel 1 智能手机和 Android 9(API 28

本代码主要用于对图像加入高斯噪声和椒盐噪声，其中参数可调,程序中给出了2种示例。生成的加噪图像可用于各类滤波算法的测试与比较

产生任意均值和标准偏差的正态分布的随机噪声.

基于使LNA在5.5G~6.5G Hz频段内具有优良性能的目的，本设计中采用了具有低噪声、较高关联增益、PHEMT技术设计的ATF-35176晶体管，电路采用二级级联放大的结构形式，利用微带电路实现输入输出和级间匹配，通过ADS软件提供的功能模块和优化环境对电路增益、噪声系数、驻波比、稳定系数等特性进行了研究设计，最终使得该LNA在5.5~6.5 GHz波段内增益大于20 dB，噪声小于1.55 dB，输入输出电压驻波比小于2，达到了设计指标的要求。

雷达方程 雷达截面积 RCS 后向散射系数 等效噪声后向散射系数 辐射分辨率 SAR辐射定标

某些曲线拟合或平滑工具可以从数据中预期的噪声方差的知识中受益。 卡尔曼滤波器使用此信息，还有一些样条拟合工具。 所以我写了一个函数来从信号向量中提取噪声方差。 它也适用于数组的任何指定维度。 使用此代码的一些示例： 简单的线性数据，纯加性 N(0,1) 高斯噪声： t = 0:10000; x = t + randn(size(t)); mv = 估计噪声（x） MV = 1.0166 添加到正弦波的高斯噪声（标称方差 = 0.01） t = linspace(0,1,1000)'; x = sin(t*50) + randn(size(t))/10; mv = 估计噪声（x） MV = 0.0096887 纯高斯噪声，标称方差为 9。（请注意，对于这种特殊情况，var 可能是更好的估计量......） mv = 估计噪声(3*randn(2,3,1000),3) MV =