本资源为数字信号处理的常用实验的MATLAB代码，包括常用信号的表示与基本运算、傅里叶级数与傅里叶变换、Z变换、LTI系统的频域分析、简单滤波器设计、FIR和IIR数字滤波器设计、信号的采样与重建、离散傅里叶变换DFT的计算、加窗对频谱的影响、数字滤波器结构的相关计算与表示等。 对应文章为“数字信号处理：MATLAB实验代码整理”。

只需要输入信号，限幅电压，就可以对信号进行限幅操作。

数字信号处理（第四版）程序集 https://blog.csdn.net/weixin_44228845/article/details/110149219

自制书签，十分方便

matlab频谱分析代码用于变更检测和时间序列分析的软件包 易卜拉欣·加德普（Ebrahim Ghaderpour） 版权2019-2021 正义（跨越频谱和趋势） 名称为JUST_MATLABPackage_EGhaderpour和JUST_PythonPackage_EGhaderpour的文件分别包含JUST的MATLAB代码和Python代码。 在GPS解决方案中发布（工具箱） JUST软件包包括： LSSA - Least-Squares Spectral Analysis (LSSA) ALLSSA - Antileakage Least-Squares Spectral Analysis (ALLSSA) LSWA - Least-Squares Wavelet Analysis (LSWA) JUSTjumps - Jumps Upon Spectrum and Trend (JUST) JUSTdecompose - JUST Decomposition into Trend, Seasonal, and Remainder Components JUSTmonito

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 合成孔径时长固定； 合成孔径时长由目标距离确定。 3、CSA成像算法： 通过CS方程对徙动曲线根据参考距离的徙动曲线进行校正； CS校正后的距离徙动曲线与距离无关，通过相位相乘实现一致RCM； 补偿残余相位进行方位脉压得到图像。 4、CSA处理过程徙动曲线分析： 根据信号在不同域上的表达式设计了三种匹配滤波器用于距离徙动曲线的生成。

MATLAB时频域特征提取已封装为函数，可实现一行代码提取时域频域特征。亲测好用！ 可以直接生成原始信号的特征向量。包括以下22个特征： % max ：最大值 % min ：最小值 % mean ：平均值 % peak ：峰峰值 % arv ：整流平均值 % var ：方差 % std ：标准差 % kurtosis ：峭度 % skewness ：偏度 % rms ：均方根 % waveformF ：波形因子 % peakF ：峰值因子 % impulseF ：脉冲因子 % clearanceF：裕度因子 % FC：重心频率 % MSF：均方频率 % RMSF：均方根频率 % VF：频率方差 % RVF：频率标准差 % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 %

在散布熵的基础上提出多尺度散布熵以及精细复合多尺度散布熵

用MATLAB工具实现数字信号处理实验，实验一 离散时间信号和系统响应；实验二 用FFT对信号作频谱分析；实验三 用双线性变换法设计IIR数字滤波器；实验四 用窗函数法设计FIR数字滤波器；适用于数字信号处理课程学习者，内含源代码与结果图

小波包分解与重构多种特征提取MATLAB代码 内容概要：该资源为博主自己编写，内含小波包分解与重构，小波包分解与重构后的频谱分析，小波包升降采样，小波包能量熵，小波包能量，小波包能量占比三种特征提取方法，内含封装好的特征提取函数，内含详细代码注释，更换输入数据就可直接运行，可直接更换小波包基函数，可直接生成特征向量，。 理论描述：小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）能够同时在低频和高频带内对信号进行分解，并自适应地确定不同频段上信号的分辨率，且各分解频带内信号相互独立、无冗余、不疏漏[。小波包分解层数越多，分辨率越高，包含故障信息越丰富。但层数过多会造成计算复杂且分析速度慢。一般需要根据实际需要和相关实验选取分解层数以及小波基函数。能量熵表示信号中出现的状态数目的可能性及相应概率，可用来评估信号的复杂性，可用来描述电信号、轴承等振动信号的特征变化。 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 本代码为matlab代码，在matlab2020上编写。