matlab倒错代码MFCC处理数字识别系统 这是华盛顿大学电气工程 DSP 集中的 Capstone 项目。 字幕： 神经网络; 机器学习； MFCC; 语音识别; 音频分类； 细节： 它是一个实时音频数字识别系统。 它包含 2500 个用于训练和测试的音频数据，1500 个来自公共数据集，100 个来自大学志愿者。 为了处理输入音频的不同音量和长度，我使用了梅尔频率倒谱系数（MFCC）来提取输入音频的特征，成功地将数据维度减少了 1 到 34，同时保持了频率网络训练的特征。 最后，我为训练部分实现了前馈神经网络，并对其进行了微调以获得良好的结果。 结构体： 这个Repo主要包含两部分代码： Matlab 代码用于计算音频信号的 MFCC。 Python 代码是前馈神经网络的实现。

该文档详细描述了DIGI公司的ZIGBEE模块XBEE S2C和XBEE S2模块进行点对点通信时，需要进行的配置和操作，以及通信测试等内容，对使用XBEE等模块的朋友，会有一定的帮助，谢谢！

matlab对pam仿真代码数字通讯系统 数字通信系统的MATLAB仿真 描述： 模拟了数字通信系统中的发送器，信道和接收器。 发射机： 生成位。 标头位被添加到消息的开头。 邮件使用格雷或二进制编码进行编码。 使用指定的脉冲形状（矩形，三角形，正弦，升余弦，根升余弦或高斯）和指定的脉冲跨度对消息进行调制（PAM，PSK或QAM调制）。 渠道： 时间延迟，相位偏移和加性高斯白噪声被添加到信号中。 接收者： 借助于接收信号和报头样本的互相关来检测信道延迟。 使用检测到的值，可以同步接收到的信号。 检测并补偿通道的相位偏移。 信号被解调为一系列符号。 使用最小距离检测。 使用格雷或二进制解码对结果符号进行解码。 计算并绘制误码率。 版权： 该存储库中的文件是A. Olfat教授于2020年秋季在德黑兰大学举行的数字通信实验室的产品。

利用CWSL模块，将多通道SDR的数据流进行分发，利用其中一路进行FT8\FT4\WSPR等数字解码，并且支持上传pskreport\wsprnet等网站，从狗狗driver上搬运下来的

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本文档以图文并茂的方式，详细描述了2块XBEE PRO S3B 900HP模块的点对点通信配置和测试，并指导其余APM2.6等飞控进行使用的配置等等。相信对大家会有帮助的。