此函数从以 (fs) Hz 采样的 (chans/trials x samples) 矩阵去除线路噪声 (50/60 Hz)，并返回去噪矩阵。 此 m 文件是 Mewett、Nazeran 和 Reynolds 中提出的频谱估计技术的实现和扩展。 “从记录的 EMG 中去除电源线噪声”，EMBS，IEEE 2001（DOI：10.1109/IEMBS.2001.1017205）。 算法是： 1. 选择一个窗口长度 m，使得 m 是 2 的幂，并且 m 将线路频率采样到某个容差范围内。 2. 用适合第一个和最后一个波形片段的相位和幅度的 (50 Hz) 正弦波填充波形的起点和终点，以最大限度地减少起点和终点瞬变。 2. 使用 m 点汉宁（或其他）窗口和离散傅立叶变换，计算每个窗口和通道/试验中信号的平均 m 点频谱 S(w)。 3. 通过在 S(w-dw) 和 S(w+dw) 之间进行插值

宽带频谱感知技术要实现直接观测宽带频谱， 然后检测出其中所有的主用户信号，需要极高的采样速率并处理海量的数据。 由于压缩感知理论为实现低速率宽带频谱感知提供了理论基础， 因此宽带压缩频谱感知技术成为一个重要的研究方向。 然而， 传统压缩感知模型会对频域离散化， 产生基不匹配问题， 从而降低对主用户信号频率估计的准确性。 此外， 主用户的通信行为是未知且随时间而变化的， 导致宽带频谱稀疏结构的动态变化， 给宽带压缩频谱感知带来困难。 另一方面， 由于无线信号受多径效应和其他因素的影响， 可能存在认知用户接收到某个主用户信号能量过低而无法准确检测到该主用户信号存在的情况， 造成感知性能下降。 这些都是宽带压缩频谱感知客观存在且急需解决的问题。 根据宽带压缩频谱感知技术的研究现状， 将目前存在的困难总结成四点， 即准确性、 实时性、动态性、衰落性。本文的研究内容围绕这四点展开，研究层次由浅入深逐渐递进。 首先， 根据原子范数和无网格压缩感知理论，建立基于原子范数的宽带压缩频谱感知模型， 并提出求解该模型的快速算法， 实现高斯信道下的静态宽带压缩频谱感知；然后， 结合卡尔曼滤波器理论， 建立动态宽带压缩频谱感知模型，实现高斯信道下的动态宽带压缩频谱感知；最后， 利用联合频谱感知方法， 建立基于原子 MMV 的宽带压缩频谱感知模型，实现频率非选择性慢衰落信道下的宽带压缩频谱感知。

Charan Langton编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是6章。

Charan Langton和她孩子一起编写写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是5章。

Charan Langton和他的孩子一起编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是1-4章。

在matlab上实现，采用rootmusic算法来对加入了噪声的信号，进行频谱估计，求取源信号的频率。

matlab的egde源代码声源本地化 经典的声源定位算法，包括波束成形，TDOA和高分辨率频谱估计。 用法 matlab -nodesktop -nosplash –r matlabfile (name of .m) 算法解释 波束成形：一种空间滤波方法，是一种在传感器阵列中用于定向信号传输或接收的信号处理技术。 音乐：多信号分类 ESPRIT：通过旋转不变技术估算信号参数 MVDR：最小方差无失真响应 GCC-PHAT：广义互相关-相变（TDOA估计） SRP-PHAT：转向响应功率-相位变换 参考文件 论文1 标题：近距离目标的到达方向（DOA）估计技术的比较 作者：瑙曼·安瓦尔·拜格（Nauman Anwar Baig）和穆罕默德·比拉勒·马利克（Mohammad Bilal Malik） 已出版：未来计算机和通信国际期刊2，第6（2013）：654 论文2 职称： 结果 1.算法总结 1.1经典波束成形 1.2最低标准 1.3音乐 1.4 MVDR 2.波束成形 2.1麦克风阵列 2.2定位结果的二维图 2.3定位结果的三维图 3.音乐 3.1 matlab_implemen

基于求根多重信号分类和遗传算法的谐波间谐波频谱估计.pdf

使用快速傅里叶变换FFT实现带有高斯白噪声的信号的频谱估计

基于稀疏感知频谱估计的有效运动目标检测算法