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。

针对多区域电-气综合能源系统(MIEGSs)优化调度策略求解过程中面临的区域子问题非凸的难点，提出一种能快速求解的改进二阶锥(SOC)松弛方法。构建MIEGSs的数学模型，将管道方程约束松弛为线性约束，通过求解松弛模型得到管道流量初值，由初值确定管道流向；根据管道流向采用SOC松弛方法，从而避免引入整数变量，并得到区域子问题的最优解；进而采用交替方向乘子法(ADMM)迭代求解各区域子问题，实现各区域间协同。所提方法无需引入整数变量，使得所求解问题均为凸优化问题，能够保证ADMM算法的收敛性，并具有较快的求解速度。最后，通过算例仿真验证了所提方法的有效性和快速性，并分析了算例参数对所提方法性能的影响。

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 =

为了获得噪声类型及其含量对介质损耗角正切（简称介损）计算准确性的影响，用正态分布的随机变量模拟白噪声，用限幅后的柯西分布随机变量模拟脉冲噪声，编程获得了模拟到数字转换（A／D）的量化噪声。仿真分析了信噪比、信号长度对以上噪声导致的介损测量误差的影响，同时对以上噪声给介损测量造成的误差进行了拟合。结果表明：存在白噪声或脉冲噪声时，误差随信噪比和信号长度的增加而减小；存在量化噪声时，误差随量化位数的增加而减小，不随信号长度的变化而变化。给出了白噪声、脉冲噪声和量化噪声给介损测量带来误差的计算公式。

现有基于人工噪声的物理层安全方法都假设信道是相互独立的, 但是多天线通信系统中存在的信道空间相关性会降低系统安全容量。针对这一问题, 设计了一种基于人工噪声的多入单出(MISO)相关信道物理层安全方法。通过合法用户信道参数的协方差矩阵得到发送端的信道相关矩阵, 利用该矩阵与合法用户信道参数乘积的零空间作为人工噪声的生成空间, 随机生成人工噪声对窃听方实现干扰。仿真结果表明, 在存在信道空间相关性的情况下, 本方法比现有方法的平均系统安全容量提高了约05 bit/s/Hz。

基于MUSIC的含噪声信号频率估计，频率估计不仅在理论上，而且在实际应中，都有非常重要的研究价值。本文采用空间谱估计的典型代表MUSIC算法，对含高 斯白噪声的信号进行频率估计，同时也通过MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明对单、多个含噪声的正弦信号而言，MusIc算法有良好的频率特性，并能达到预期效果。