matlab光谱降维码提取大脑氧合信号中瞬时成分的方法 Matlab编码了一种分解方法，可从早产儿的大脑充氧信号中提取瞬态信号。 该方法以迭代方式使用奇异频谱分析。 设计用于使用近红外光谱（NIRS）设备测量的早产儿的脑氧合信号，但可能适用于其他领域。 请参阅下面的更多细节： O'Toole JM. Dempsey EM, Boylan GB (2018) 'Extracting transients from cerebral oxygenation signals of preterm infants: a new singular-spectrum analysis method' in Int Conf IEEE Eng Med Biol Society (EMBC), IEEE, pp. 5882--5885 如果使用此代码生成新结果，请引用以上参考。 | | | | 需要 具有信号处理工具箱的Matlab（）版本R2020a或更高版本。 （应该在较旧的版本上工作，但未经测试。） 在Matlab中添加此项目的路径。 也可以通过以下方式做到这一点： >> add_path_he

一种基于卷积神经网络的信号调制方式识别方法.pdf

声音信号进行处理的matlab仿真，可以用于水声通信领域。

SEMG肌电采集板，包括肌电采集原理图和PCB。 原理图中包括前置放大电路，滤波电路，二级放大电路，电平抬升电路。 前置放大电路由仪表放大器构成，通过电极板采集微弱的SEMG（0～2mv）滤波电路包括二阶有源高通滤波和二阶有源低通滤波以及50Hz工频滤波电路（可滤除20Hz以下，50Hz，500Hz的干扰信号），后经过二级放大电路输出位较干净的SEMG（-1～1v），最后通过电平抬升电路将SEMG抬升到0～2v给单片机采集。 整个电路可自行改变滤波电阻电容的值，改变滤波频段值。

交通灯识别检测数据集(含voc和yolo格式标签)（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 交通灯识别检测、自动驾驶等 【数据集说明】： 交通灯识别检测数据集，一共7953张图片，背景丰富，多样性充足，目标分布均匀，标注精准，算法拟合较好，质量可靠。该数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）。类别名称为[“Traffic_Light”]，多种目标检测算法可直接使用。

GPS信号的捕获搜星，确定可见的GPS卫星星号、多普勒频偏和码相位的初始相位。得到的结果可以进一步用于跟踪和解算。关键技术 ca_repeat.m用于产生指定ca码的采样序列。CAENCODE.m用于产生CA码。findmax.m用于找到峰值。GPSAcq.m是捕获的主函数。GPS信号的频点、中频频率、采样率在初始化中都可以修改为需要的参数。 本代码还含有真实的GPS数据

3.1 电网电压同步信号采样电路设计 DSTATCOM 的工作与同步信号有密切的关系，所有的动作都要以同步信号 作为参考，故硬件上的同步电路是不可或缺的。同步信号的产生有多种方法。 第一种方法为最简单的过零同步，即对系统三相电压进行处理后取出一相基波 正序电压作为同步信号，把该同步信号的过零时刻作为脉冲发生器的同步点， 通过测量连续两个正向过零点之间的时间作为周期计算出同步信号的频率，因

随着数字信号处理技术的发展，DDS技术被越来越广泛的应用于各种数字系统中，它是一种基于数字电路的频率合成方法，随着各种大规模数字可编程芯片的出现，使用DDS有效地解决了模拟电路频率合成技术对相位和频率控制的复杂性和误差较大的特性。首先介绍了DDS技术的基本工作原理和结构，然后用Verilog硬件编程语言实现了基于DDS的信号发生，在此基础上设计了一种基于DDS技术的多路线性调频信号，并给出了其仿真结果，验证了其正确性。

关于信号处理方面的相关程序，希望对大家有一定的用处。

 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。