【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：Matlab产生正弦波、均匀白噪声、高斯白噪声，并将两种噪声叠加到正弦波上。并给出自相关和功率谱密度波形 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

模数和数模转换器采样时钟内的抖动会对可实现的最大信噪比造成限制。 本应用笔记阐述了相位噪声和抖动的定义，绘制了其功率谱密度，介绍了时域和频域测量技术，解释了实验室设备的不利因素并提供这些技术的校正要素。所提出的理论有实验结果支持，可用于解决实际问题。 作者：Gil Engel

本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

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函数 [fy]=FFT(y,Fs) 1) 计算功率谱密度和幅度谱 (P(f),F(f)) 1d 信号 y(t) 的采样率 Fs（奈奎斯特率），这是已知的% apriori。 结果绘制在 3 幅图中，对应于简单的PSD，分别为对数 PSD (dB) 和幅度谱。 _____________ 振幅(f) = \/ PSD(f) 2）这个功能的用处是频率轴的调整。 3)快速傅里叶变换是用Matlab内置函数计算的fft，但对于长度 <1000 点的信号，可以使用嵌套函数 y=Fast_Fourier_Transform(X,N) 。 演示： fs=800； tf=2； t=0:1/Fs:Tf； f=[40 75]; 安培=[4.5 9.22]； 西格玛=1.33； y=Amp(1)*exp(j*2*pi*t*f(1)) +Amp(2)*exp(j*2*pi*t*f(2)); N=(sig

随机信号的问题很复杂，其为非周期信号，且为功率信号，通过统计特性来研究随机信号，利用傅里叶变换来表示随机信号的应用。

关于功率谱密度的方法的讨论及其实现，包括直接法，间接法和改进的直接法（Bartlett法 Welch法）

使用 pwelch 函数生成样本风速频谱，然后与使用信号平方傅立叶变换创建的频谱进行比较，无需任何窗口。 比较光谱下的方差和面积以进行额外验证。

用于提取脑电信号的DE（差分熵特征/微分熵特征）和PSD（功率谱密度特征）特征的matlab和python代码。

采用AR模型，估计功率谱密度，包含实测数据