信号与系统管致中第6版答案
2023-03-09 09:46:09 657KB 信号与系统答案
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冲击载荷下岩石声发射信号的去噪研究,刘希灵,饶蒙,针对冲击荷载下岩石声发射信号的非平稳特性,运用离散小波变换对信号进行去噪分析,根据各小波基对信号的重构均方根误差,选择Dau
2023-03-09 09:43:41 835KB 首发论文
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由于雷达信号覆盖带宽范围的增大,在对宽带雷达信号进行模数转换时,采样频率需要达到吉赫兹,因此存在后端的信号处理速度和信号采样速率不匹配的问题。为了解决该问题,采用高效数字信道化结构。为了实现对经过该结构处理的雷达信号的频率参数估计,提出在传统的瞬时相位差测频的基础上加上中值滤波处理的测频方法。仿真结果表明该方法能够有效地提高调制信号的测频精度,减小由于相位编码信号本身存在相位跳变而引起的测频误差。可以将该方法应用于宽带数字接收机后端信号处理的频率测量。
2023-03-08 20:01:20 599KB 现代电子技术
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本代码是Matlab函数,用于测量具有相同形状的两个信号之间的振幅比(例如,两个信号均为正弦波)。 主要目的是协助测量两端口电路的频率响应。 幅度比测量基于信号的离散傅立叶变换(DFT)及其幅度的最大似然估计(MLE)。 该方法是高度抗噪声的。 为了阐明该功能的使用,给出了两个例子。 输入和输出参数在代码的开头给出。 该代码基于以下内容中描述的理论: [1] D. Rife,R。Boorstyn。 来自离散时间观测值的单音参数估计。 IEEE Trans。 通知。 理论卷。 1974年9月,IT-20,第591-598页。
2023-03-08 16:53:48 4KB matlab
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随着信息技术以及语音识别技术的不断发展,DSP技术逐渐广泛应用于音频处理领域。本文提出了采用的高性能的处理芯片 TMS320C5416DSP,同时结合具有16~32位采样精度的芯片TLV320AIC23,语音数据FLASH存储器等,实现了移动音频录放系统、语音分析系统的方案。软件部分基于CCS环境下的C语言编程。将输入信号经AIC23采样后保存在外扩存储器中,再读入DSP,经过FIR滤波器滤除噪,最后进行离散傅立叶快速变换。通过仿真实例验证了本系统的可用性和实用性。   CMOS技术的出现和进步,1982年推出了基于CMOS的浮点DSP芯片。AT&T公司于1984年推出的DSP32是第一个高
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原始数据处理并归一化后的数据 配套: 航空大数据——由ADS-B报文系统预测飞机坐标(飞行轨迹)(二) https://blog.csdn.net/qq_39291503/article/details/117742694
2023-03-08 09:03:07 539.88MB 大数据 信号处理 数据挖掘 数据分析
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该工具基于系统的文本信号流图 (SFG) 节点列表表示。 这使得对传递函数信息的探索非常快速和容易。 适用于连续和离散时间系统。 系统也可以纯粹是象征性的。 该工具读取用户定义的文本 SFG,该文本定义系统的信号流图,然后生成所需的传递函数。 或者输出可用于进一步研究的 SFG 系统矩阵。 该工具是通用的,因此很容易适用于多种用途。 该工具可应用于射频技术和光学中的数字滤波器设计、电路设计、Δ-Σ 调制器分析甚至反射分析 s 参数测量。 该软件包包括 10 个节点列表文件示例,其中一些在手册中提供。 它还包括一个有用的参数提取扩展:一个用于提取方程组的函数。 需要 Matlab 6 或更高版本以及可选的控制系统工具箱(该工具具有用于 LTI 模型的可选输出)。
2023-03-08 00:40:45 167KB matlab
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去噪声代码matlab 使用MATLAB进行FFT,FIR和去噪 信号和系统项目-02 FFT,FIR和降噪 Ivan Widjanarko-1806148706-计算机工程-电气工程-工学院-印度尼西亚大学 项目介绍 该项目是在MATLAB中以GUI的形式创建的。 用户可以在此程序上实时录制声音。 记录声音后,可以使用FFT (快速傅立叶变换), FIR (有限脉冲响应)或去噪(消除记录中的噪声)来分析记录。 分析结果将以图表的形式描述滤波后的信号。 除此之外,用户还可以收听原始记录,FFT结果,FIR结果和Denoise结果。 还有一个退出选项可以退出程序。 该项目以提供吸引人的外观并易于用户使用的方式进行。 程序显示屏幕截图 初始显示 记录 降噪 快速傅立叶变换 冷杉 出口 源代码 对于此程序中的代码,可以从以下位置访问它
2023-03-07 21:25:30 555KB 系统开源
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详细记述了关于FPGA中数字信号处理与工程应用实践中关于应用开发的有关代码实现以及工程中遇到的实际问题
2023-03-07 20:46:13 159.07MB fpga 数字信号处理
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决策级融合 在信息表示的最高层次上进行的融合处理。不同类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成预处理、特征抽取、识别或判断,以建立对所观察目标的初步结论,然后通过相关处理、决策级融合判决,最终获得联合推断结果,从而直接为决策提供依据。 因此,决策级融合是直接针对具体决策目标,充分利用特征级融合所得出的目标各类特征信息,并给出简明而直观的结果。 决策级融合优点: 实时性最好 在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策,因此具有良好的容错性。
2023-03-07 17:38:54 3.8MB 信息融合 信号处理
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