基于Labview的虚拟振动信号分析仪设计

无偏自相关函数与有偏自相关函数的关系式为 因为 是无偏估计，因此得到 1. 偏移性 上式说明 是有偏估计，但是渐近无偏，其偏移为

本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

SystemView是一种信号级的系统仿真软件，主要用于电路与通信系统的设计、仿真和分析。在它的图标库中提供了大量的信号源、接收端、功能块、算子图符和函数库，用户只需用鼠标从SystemView库中选择所需图符并将这些图符拖到设计窗口中连接起来，就能构成各种通信系统的仿真模型。通过 SystemView的分析窗口，能直接观测到传输过程中的信号的波形和频谱变化，并能方便的进行各种比较分析，这有助于我们更深刻地理解通信系统的工作原理和各个设备的功能。本文以2DPSK调制解调系统为例，详细说明如何应用SystemView构建仿真系统和分析信号在传输过程中的变化。     1 2DPSK调制解调基本

引言 　　在对时变信号进行分析时，小波变换则显现出了明显的优势，因为它能够同时在时域和频域进行局部分析。小波算法由于具有滤波效果好、信号细节损失少的优点，从而引起了人们的广泛关注和实际生活中的不断应用。目前常用的硬件芯片分为两大类：基于大规模可编程集成电路FPGA的纯硬件实现方案和基于高速通用DSP的软件实现方案。采用FPGA的硬件实现方案硬件接口设计灵活，可以和任意数字外围电路直接使用，且其具有高度的集成度和高速的处理速度；而基于高速通用DSP的软件实现方案代码设计灵活，可以快速修改和调试程序。由于小波算法运算量较大，采用DSP方案则不能满足系统的实时性要求。于是，本文提出了一种采用FPGA

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基于机器学习的信号测向方法，吴流丽，刘章孟，波达方向（DOA）估计被广泛应用在雷达、蜂窝通信、卫星通信等领域。传统的DOA估计方法运算量较大，难以对目标实现实时跟踪。本文提

CNN-RTLSDR 使用rtl-sdr加密狗进行深度学习信号分类。 当前的预训练模型能够对4种信号进行分类：WFM，TV Secam载波，DMR信号和“其他”信号。 预先模型测试 将软件存档解压缩到某个文件夹，例如C：\ rtlsdr 转到并选择Python 3.6版本，64位图形安装程序或直接下载： : 如果您没有现代的NVIDIA图形卡，则要安装CPU版本，只需在requirements.txt中删除以下行： tensorflow-gpu==1.4.0 运行anaconda提示符，将目录更改为C：\ rtlsdr，然后运行： conda install pip pip install -r requirements.txt 仅对于Tensorflow的CUDA版本，如果已安装CPU版本，请跳过以下步骤： 下载并安装CUDA 8工具包： : 下载用于工具包8的C

一款经典的信号完整性国外教材，讲述了带宽、电感和特征阻抗的基本含义，解决信号完整性问题的四个手段等