为进一步提高能量检测方法的感知性能,提出新型能量检测双门限联合频谱感知算法。该算法的判决门限值随着信噪比自适应调整,通过融合中心综合判决,分析频谱资源的利用情况,给出了算法的检测概率、虚警概率和检测次数性能表达式,采用Matlab软件对算法进行仿真验证。结果表明,与传统单门限下能量频谱感知方法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能,提高检测概率。该研究可以对频谱资源利用情况的准确感知提供参考。

基于stm32的音乐频谱，可以在led显示屏显示获取声音频率变化

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VC++ 实现音频的柱状频谱显示源代码

详细截图说明，客户端软件说明，对无线电需求分析等能提供很大帮助。

在matlab中对原信号的叠加和采样、以及频谱分析。自己写得，简单易懂。。。对初学者很有用

利用MATLAB实现了频谱细化，采用的方法是FFT+FT，实验结果表明经过细化后的频谱有更高的频率分辨率

频谱分析仪 欢迎使用简单的应用程序以图像格式生成频谱图。 该项目尚处于初期阶段，因此请期待错误和不确定的行为。 这段代码生成的样本图像： 依存关系：

本文研究了基于季节性偏差和频谱重新分配的认知蜂窝网络中基于多信道宽度的流量模式预测。 与基于时间序列或经典统计方法的现有方法相比，本文提出的二进制指数偏差偏移预测着重于在指数偏差期间每个采样点的增量或减量。 然后，在下一个预测过程中，将在不同级别上对偏差进行修订。 所提出的方法已得到来自WiFi网络和仿真实验的一些实际最终用户数据的验证。 基于这种精确的预测，我们根据不同的服务质量（QoS）将具有不同带宽的信道分配给最终用户，这既增加了系统的利润，又提高了实际频谱利用率。 引入多维有界背包问题来划分通道，在通道上提出的值密度和请求概率策略之间的平衡可得到近似解。 仿真实验结果表明，该算法不仅在基站利用率，频谱利用率方面都有良好的表现，尤其是在资源匮乏的情况下。

本文主要研究基于认知无线电的频谱感知技术,重点研究基于授权用户发射机检测的频谱感知算法。全文分两部分对频谱感知技术进行研究:其一,对单节点频谱感知算法改进的研究;其二,对多节点协作频谱感知算法中融合算法的研究。 本文首先分析了认知无线电技术和认知无线电中频谱感知技术的国内外研究现状,接着深入研究了认知无线电的概念模型、网络架构、协议体系和关键技术,并对认知无线电中的频谱感知技术进行了详细论述。针对现有的单节点频谱感知算法存在容易受噪声功率不确定性的影响,需要授权用户信号的先验信息以及计算复杂等问题,本文研究了基于线性预测与矩阵QR分解相结合的特征值分解盲频谱感知算法。针对现有的协作频谱感知算法在进行信息融合时未考虑单个节点检测可信度的问题,本文提出了基于证据理论的协作频谱感知算法。利用matlab对本文提出的两种频谱感知算法进行仿真,从检测概率、虚警概率和接收机操作特性曲线等几个方面验证其检测性能相比较与原有算法有很大的提高。最后对全文的工作进行了总结与展望。