基于MATLAB的连续信号的采样与重构仿真分析

非均匀采样干扰数据的频谱恢复方法分析

点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题,提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配,然后由场景分类算法判断场景类别,适应性地结合几何匹配与光度匹配,最后提出一种改进的RANSAC算法,通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价,对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证,并与多种算法进行比较。实验结果表明,该点云粗配准算法能够实现稳健有效的变换矩阵估计,有助于后续的精配准与整体的室内场景重建。

非均匀采样和量化 对给定的空间分辨率，图像的质量可以根据图像特性利用自适应的采样过程来改进。例如，在灰度变化显著的有很多细节的区域应当采用较密的采样。又例如，可以计算所有灰度值出现的频率。若某范围内的灰度值出现频繁，而在其他范围内灰度值出现较稀，则在该范围内量化灰度就要较密，在其他范围内较稀。

K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

目 录 第 1 章 摘要 1 第 2 章 基本原理 2 第 3 章 实验步骤 5 第 4 章 MATLAB实现编程 5 第 5 章 实验结果与分析 8 5.1 程序分析 8 5.2 信号的波形及幅度频谱 8 5.3 结果分析 9 第 6 章 总结 12 参考文献 13 第 1章 摘要 一数字信号处理 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术 数字信号处 理与模拟信号处理是信号处理的子

这个工程代码用于实现基于FPGA的I2C通信协议的实现，可移植性强

对信号进行简单分析，对信号进行不同频率采样及想信号重构

该脚本通过对频率为 f = 50 Hz 至 3 kHz 的连续时间正弦信号进行采样，并使用固定采样频率 fs = 2 kHz 来演示 Nyquist 采样定理。 因此，只有频率 f <= fs/2 = 1 kHz 的信号才能被其样本忠实地重建，而频率 f > 1 kHz 的信号将表现出混叠效应（即，重建原始信号将产生不属于部分的新分量）。原始信号）。 生成的图形显示了原始信号（红色）和重建信号（蓝色）。 重建的信号被线性插值并与样本（圆形标记）一起显示。 用户可以交互地改变原始信号的频率和相位，并观察这如何影响重建的信号，因为频率接近并跨越 fs/2 边界。 为了更好地了解被采样信号的混叠效应，用户可以同时收听原始信号和重建信号，并比较相应的声音。 这仅适用于具有声音功能的计算机。 可以使用以下键实时交互式控制仿真： [Q] / [A]增加/减少原始信号的频率（粗调）。 [W]

以低吞吐量运行SAR ADC可以实现多种优势。通过增加转换操作之间的时间，可以放宽系统滤波器要求，增加获取输入信号及从ADC抽取数据的时间。由于ADC的采集周期是转换周期中读取数据最常用的区域，因此，延长采集周期将放宽数字主机的要求。可以采用主机输出-从机输入(MOSI)时钟速率较慢的低端处理器。例如，AD7980 16位SAR ADC的额定采样速率最高为1 MSPS。　　ADC的繁忙周期的最大额定值为710 ns，读取数据的时间只剩下290 ns。要输出16位数据要求时钟周期不超过18 ns（或者不低于55 MHz左右）。然而，如果器件运行时的吞吐量为100 ksps，结果会使采集时间（数据