电路细分已经成为人们提高仪器分辨率的主要手段之一 电路细分原因

处理多普勒数据和绘制结果的示例脚本数据是使用固定频率雷达传感器收集的10.525 GHz。 一只手放在传感器前面约 30 厘米处并移动朝向传感器。 用手重复实验3次以“慢”、“中”和“快”速度移动。

贸易发展署 论文材料为“从用于抑郁检测的音频信号中对工程师特征进行拓扑数据分析”。 有关我们抑郁症筛查研究的更多信息，访问 如果使用该代码，请引用：ML Tlachac，Adam Sargent，Ermal Toto，Randy Paffenroth，Elke Rundensteiner，“从拓扑数据分析到音频信号的工程师特征以进行抑郁检测”，第19届IEEE国际机器学习和应用大会（ICMLA） ），2020年

信号处理算法的实时DSP实现

1.常见信号的 Matlab 表示及运算 2.连续信号卷积积分 3.傅立叶变换&傅立叶级数 4.LTI 系统时域分析&频域分析 5.信号抽样及抽样定理 6.拉普拉斯变换 7.离散信号性质及应用 8.Z 变换

实验一 实验二 实验三 实验四

随机信号处理及应用（清华大学罗鹏飞张文明版）详尽课后答案

《红绿灯(交通信号灯)检测数据集》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128222850 ； 在智慧城市，自动驾驶领域，经常需要用到交通信号灯数据（红绿灯数据）；这里分享鄙人整合的两个交通信号灯(红绿灯)检测数据集：Traffic-Lights-Dataset-Domestic和Traffic-Lights-Dataset-Foreign；前者是在国内收集到的红绿灯检测数据集，共3053张；后者是从国外收集到的红绿灯检测数据集，共10142张；两者数据集都已经标注好红灯、绿灯、黄灯，可直接用于目标检测模型训练。

Android实现红绿灯检测APP(可实时运行))： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240334 ； 考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的红绿灯检测模型yolov5s05_320。从效果来看，Android红绿灯检测模型的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.93919，而轻量化版本yolov5s05_416平均精度平均值mAP_0.5=0.71944左右。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

(2)截平的斜变信号 在时间以后斜变波形被切平，如图所示信号波形。