STM32CUBEMX+ADC单通道+DMA采集，STM32F411VET6, IAR

下面有两种方法都可以： import numpy as np a=np.asarray([[10,20],[101,201]]) # a=a[:,:,np.newaxis] # print(a.shape) # b= a.repeat([3],axis=2) # print(b.shape,b) image = np.expand_dims(a, axis=2) image = np.concatenate((image, image, image), axis=-1) print(image) axis=-1就是最后一个通道 以上这篇python 实现单通道转3通道就是小编分享给大家的

用于生成多用户的单通道的跳频信号的子函数，可以设置用户数、频点数、跳频周期，调制方式为BPSK

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针对单通道语音信号盲分离的问题，结合盲源分离和经验模式分解的优点，提出了一种基于经验模式分解的单通道语音信号源数估计和盲源分离方法"对语音混合信号进行经验模式分解，利用贝叶斯算法估计语音源数目，根据源信号数目重组多通道语音混合信号，并采用独立分量分析实现语音信号的盲分离"仿真实验表明，使用此法能有效地估计通道语音信号源数和分离盲源.

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窄带物联网环境中，接收机收到的信号通常为多路混合信号，对单通道接收来说，利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题，本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计，解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构，通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新，最终得到分离信号。仿真实验结果表明，该方法能有效估计并分离出源信号。

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