本资源提供小波阈值去噪的完整 Python 实现，支持硬阈值、软阈值和 Garrote 阈值三种去噪策略，可自定义小波基类型、分解层数和阈值计算方式。代码包含噪声标准差估计、边界效应处理等细节，并通过生成含噪正弦波信号测试不同阈值方法的去噪效果。可视化部分将软阈值和 Garrote 阈值结果分开绘制，便于对比分析。适用于振动信号、生物医学信号等领域的噪声去除，可作为信号处理预处理模块直接集成到项目中。

《信号与系统实验报告——MATLAB实践探索》 在信息技术高速发展的今天，信号与系统作为电子工程、通信工程以及计算机科学的重要基础课程，其理论知识的掌握与实践操作能力的提升至关重要。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，成为了进行信号处理与系统分析的理想平台。本实验报告集合了多个实验，涵盖了信号与系统的多个核心概念，通过MATLAB软件的实践应用，深入浅出地解析了相关理论。 实验一主要涉及的是信号的基本概念和运算。实验中，我们将学习如何在MATLAB中创建各种类型的信号，如正弦波、矩形波、脉冲信号等，并了解如何进行信号的加法、减法、乘法等基本运算。此外，我们还将探讨信号的时间平移、频率平移以及尺度变换等特性，这些是理解信号处理的基础。 实验二至实验四主要关注线性时不变系统（LTI）的分析。这部分实验将引导我们理解系统响应的概念，通过MATLAB的滤波器设计，模拟不同类型的LTI系统对输入信号的响应，包括冲激响应和阶跃响应。同时，我们还会学习如何利用MATLAB进行系统的稳定性分析，以及系统函数H(s)的计算。 实验五至实验七则深入到傅立叶变换及其应用。傅立叶变换是信号分析中的重要工具，实验中我们将学习如何用MATLAB实现离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT），并观察不同信号的频谱特性。此外，我们还将探讨窗函数在改善频谱分辨率上的作用，以及如何通过滤波器设计来改变信号的频谱特性。 实验八着重于拉普拉斯变换和Z变换的应用，这两者是系统分析的高级工具。通过MATLAB，我们可以直观地理解这些变换如何帮助我们从时域分析过渡到频域分析，从而更好地理解和设计线性系统。 每个实验报告都包含了详细的步骤、代码实现以及运行结果的截图，这不仅有助于学生理解每个实验的过程，还能提高他们独立完成类似任务的能力。MATLAB的图形用户界面和强大的编程功能使得这些复杂的概念变得易于理解和操作。 这份“信号与系统实验报告（含代码）”是一份全面而深入的学习资源，它将理论知识与实际操作紧密结合，为学习者提供了宝贵的实践经验，有助于他们在信号处理和系统分析领域建立起坚实的基础。通过这些实验，学生不仅能巩固课堂所学，还能提升自己的问题解决和编程技能，为未来在相关领域的研究或工作打下坚实的基础。

基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

内容概要：本文详细介绍了Simulink中基于模糊PI控制的网侧逆变器的应用研究，重点探讨了信号处理特征提取和故障诊断的方法。首先，文章简述了Simulink的基本概念以及网侧逆变器的作用，即如何将直流电转换为交流电。接着，阐述了传统PI控制的局限性，并引入了模糊PI控制的优势，如自适应调整PI参数以应对不确定性。随后，文章展示了如何在Simulink中实现模糊PI控制策略，包括定义模糊逻辑系统、设置输入输出变量、建立模糊规则等步骤。最后，通过实验数据对比，验证了模糊PI控制在提高响应速度、稳定性和抗干扰能力方面的优越性，并指出其对故障诊断的帮助。 适合人群：从事电力电子系统研究的技术人员、研究生及以上学历的研究者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解网侧逆变器控制策略、信号处理和故障诊断方法的专业人士，旨在提升系统性能并优化故障检测机制。 阅读建议：读者应具备一定的电力电子基础知识和Simulink操作经验，以便更好地理解和实践文中所述的内容和技术细节。

引 言 自动电平控制(auto Level control，ALC)的作用是当输入电平在较大范围内变化时，输出电平恒定不变，即当输入信号功率很不稳定或者有较大变化时，经过ALC环路稳幅后，输出信号的功率值都会稳定在一个相对恒定的幅度值上。为保证整机输出功率稳定，在射频放大器电路中设置ALC环路电路尤为必要。本文设计的这款电路主要用于信号源后端输出，可满足带宽为0.25～1 000MHz的射频信号稳幅输出要求，同时具有20 dB动态范围、最大输出功率满足+13 dBm±1.5 dB的功能。当前很多ALC环路电路设计都很复杂、电路庞大、设计成本高，而本文介绍的这款ALC稳幅环路，在满足指标要求

脉冲信号参数测量仪设计 本设计项目的目的是设计并制作一个数字显示的周期性矩形脉冲信号参数测量仪，该仪器能够测量脉冲信号的频率、占空比、幅度、上升时间等参数，并提供一个标准矩形脉冲信号发生器作为测试仪的附加功能。 一、测量参数设计 1. 频率测量：测量脉冲信号的频率𝑓O，频率范围为 10Hz～2MHz，测量误差的绝对值不大于 0.1%。为了实现这一点，我们可以使用数字频率计数器来测量脉冲信号的频率。 2. 占空比测量：测量脉冲信号的占空比 D，测量范围为 10％～90％，测量误差的绝对值不大于 2%。我们可以使用计时器来测量脉冲信号的高电平宽度和低电平宽度，然后计算出占空比。 3. 幅度测量：测量脉冲信号的幅度𝑉𝑚，幅度范围为 0.1～10V，测量误差的绝对值不大于 2%。我们可以使用高精度的模数转换器来测量脉冲信号的幅度。 4. 上升时间测量：测量脉冲信号的上升时间𝑡𝑟，测量范围为 50.0～999ns，测量误差的绝对值不大于 5%。我们可以使用高速度的采样率和高精度的时基来测量脉冲信号的上升时间。 二、标准矩形脉冲信号发生器设计 标准矩形脉冲信号发生器是作为测试仪的附加功能，要求其频率𝑓O为 1MHz，误差的绝对值不大于 0.1%；脉宽𝑡𝑤为 100ns，误差的绝对值不大于 1%；幅度𝑉𝑚为 5±0.1V（负载电阻为 50Ω）；上升时间𝑡𝑟不大于 30ns，过冲σ不大于 5%。 为了实现这一点，我们可以使用DDS（Direct Digital Synthesizer）技术来生成矩形脉冲信号，并使用数字-to-模拟转换器来将数字信号转换为模拟信号。 三、系统设计 系统主要由三个部分组成：测量仪、标准矩形脉冲信号发生器和微控制器。测量仪负责测量脉冲信号的参数，标准矩形脉冲信号发生器负责生成标准矩形脉冲信号，微控制器负责控制整个系统的工作流程。 四、测试方案与测试结果 在测试中，我们可以使用信号发生器来生成不同频率和幅度的脉冲信号，并使用测试仪来测量脉冲信号的参数。然后，我们可以对测试结果进行分析，确保测试结果的正确性和可靠性。 本设计项目的目的是设计并制作一个数字显示的周期性矩形脉冲信号参数测量仪，该仪器能够测量脉冲信号的频率、占空比、幅度、上升时间等参数，并提供一个标准矩形脉冲信号发生器作为测试仪的附加功能。本设计项目具有很高的实践价值和理论意义，对于电子设计和测量技术的发展具有重要的贡献。

内容概要：本文详细介绍了MATLAB在生物医学信号处理中的应用，涵盖信号预处理、时域分析、频域分析、时频分析、信号分类与识别等多个方面。通过具体的代码示例，解释了如何使用MATLAB进行心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的数据导入、滤波去噪、时域特征提取、频域分析、时频分析和分类模型训练。此外，还讨论了机器学习和深度学习技术在生物医学信号处理中的应用前景，展望了未来的发展方向。 适合人群：从事生物医学信号处理的科研人员、医疗工作者和技术开发者，特别是有一定MATLAB编程基础的学习者。 使用场景及目标：① 学习如何使用MATLAB进行生物医学信号的预处理、分析和分类；② 掌握常用的信号处理技术和机器学习方法在生物医学领域的应用；③ 了解生物医学信号处理的最新研究和发展趋势。 其他说明：本文通过大量的实际案例和详细的代码解析，使得读者能够在实践中掌握MATLAB的使用技巧，更好地应对生物医学信号处理的实际问题。无论是初学者还是有经验的研究者，都能从中受益。

介绍了一种新的信号处理方法- 基于广义解调的时频分析方法, 并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号, 然后采用最大重叠离散小波包变换( Maximal overlapdiscrete wavelet packet transform, 简称MODWPT) 对广义解调后的信号进行分解, 得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号, 再对各个单分量信号进行逆广义解调, 进一步求出瞬时频率和瞬时幅值, 从而

本文档主要涉及单片机、嵌入式系统以及STM32微控制器在音频信号分析仪项目中的应用。单片机（Microcontroller Unit，MCU）是嵌入式系统的核心组件，它集成了中央处理单元（CPU）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）和多种输入输出接口等，用于实现特定的自动化控制任务。嵌入式系统则是将电子系统集成到设备内部，使其能够执行特定功能的计算机系统。而STM32系列微控制器是意法半导体（STMicroelectronics）生产的一种广泛使用的32位ARM Cortex-M微控制器，它以其高性能、低功耗和丰富的功能组合而著称。 音频信号分析仪是利用上述技术构建的一种专门用于分析音频信号的设备。在音频处理领域，对音频信号进行采集、处理和分析是极为重要的，这涉及到从简单的音量检测到复杂的频谱分析等多种技术。音频信号分析仪可以帮助工程师或研究人员测量和分析声音信号的各种参数，例如频率、波形、功率谱密度、谐波失真等，从而实现对音频质量的客观评价。 在本文档中，我们可能会找到与音频信号分析仪设计相关的一系列资料，包括但不限于电路设计图、PCB布局文件、固件编程代码以及相应的软件算法实现。电路设计图和PCB布局文件将展示如何将STM32微控制器及其他电子组件如运算放大器、模拟数字转换器（ADC）、数字模拟转换器（DAC）和滤波器等集成到一个紧凑的电子设备中。固件编程代码将涉及如何使用C语言或其他编程语言对STM32进行编程，以实现音频信号的采集、处理和分析。软件算法实现部分则可能包括快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器设计、自相关分析等用于音频信号处理的方法。 此外，文档中还可能包含与项目相关的实验结果、性能测试数据和用户手册等资料。实验结果和性能测试数据能够为设计的正确性和稳定性提供证据支持。用户手册则提供了如何操作音频信号分析仪的详细指导，对于确保用户能够正确使用设备至关重要。 对于进行音频信号分析仪设计的学生而言，这份资料不仅涉及电子电路设计和微控制器编程，而且还涵盖了信号处理的理论知识和实际应用。这些内容对于学生毕业设计的研究、开发和撰写论文将是宝贵的学习资源。 同时，由于音频信号分析仪在电子工程、声学测量和音响设备开发等多个领域的应用广泛，这份资料对于相关领域的工程师和技术人员来说，也具有一定的参考价值。通过研究和应用这些资料，他们可以设计出更加高效和精准的音频处理设备，以满足日益增长的市场需求。

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