在数字信号处理（DSP）领域，C语言是一种广泛使用的编程语言，因为它既具有高级语言的特性，又能提供与底层硬件操作的接口。本压缩包文件集成了四个核心的DSP库函数，分别是均方根（RMS）函数、均值（mean）函数、快速傅里叶变换（FFT）函数和有限脉冲响应（FIR）滤波器函数。这些函数是实现数字信号处理的基础，对于处理各种信号分析和信号增强等问题至关重要。 RMS函数是衡量信号强度的重要指标之一，它代表了信号的均方根值。在物理上，这相当于交流电路中的有效值。在数字信号处理中，RMS值可以用来计算信号的功率、信噪比等参数。RMS的计算涉及到对信号每个样本值平方后求和，再取平均，最后再开方。 Mean函数是计算信号样本的平均值，它是对信号进行最基本的统计分析。在DSP中，均值通常用于滤波操作，比如移动平均滤波器，它可以帮助消除信号中的噪声。 FFT函数是实现快速傅里叶变换的程序，它将信号从时域转换到频域。快速傅里叶变换是数字信号处理中的关键技术，它极大地降低了离散傅里叶变换的计算复杂度。FFT的广泛应用包括频谱分析、信号压缩、图像处理等领域。 FIR函数是实现有限脉冲响应滤波器的算法，FIR滤波器是一种重要的数字滤波器，它的输出仅由当前和之前的输入样本决定，不会引入反馈导致系统不稳定。FIR滤波器在设计上具有良好的稳定性和线性相位特性，适用于许多信号处理场景。 文件集中的my_fft.c文件实现了FFT算法，该算法将复杂的DFT（离散傅里叶变换）转换为更易处理的形式。my_fir.c文件则包含了FIR滤波器的实现代码，Dsp_Function_of_BF.c可能包含了其他DSP基础功能的实现，而fftw_test.c可能是对FFTW（Fastest Fourier Transform in the West）库进行测试的代码，FFTW库是一个广泛使用的、高度优化的快速傅里叶变换算法库。 DSP库函数的实现对于工程应用来说至关重要，因为它们不仅封装了复杂计算过程，还提供了一个稳定的接口供开发者使用。在实际应用中，这些库函数可以针对不同的处理器和平台进行优化，以获得最佳性能。无论是音频信号处理、通信系统设计，还是图像处理等领域，这些基本函数都是不可或缺的基础。 此外，本压缩包文件集还提供了对这些基本函数进行测试和验证的实例代码，这对于学习和应用这些函数来说是非常有帮助的。开发者可以通过这些实例了解如何在实际问题中应用这些函数，以及如何根据实际需求调整和优化这些函数的实现。 本压缩包文件集提供了一套基础且全面的DSP函数库，涵盖了信号处理中最为核心的算法实现。无论是初学者进行学习，还是资深工程师在项目中实际应用，这套函数库都能提供极大的帮助。通过这些基础函数，开发者可以快速构建起复杂的信号处理流程，并在不同的应用场景中实现高效的信号处理功能。

在科学实际和生产实践中，会遇到大量的非正弦波。传统测量仪表采用的是平均值转换法来对其进行测量，但这种方法存在着较大的理论误差。为了实现对交流信号电压有效值的精密测量，并使之不受被测波形的限制，可以采用真有效值转换技术，即不通过平均折算而是直接将交流信号的有效值按比例转换为直流信号。 在电子测量领域，真有效值（RMS，Root Mean Square）转换技术对于精确测量非正弦波形的交流电压至关重要。传统的平均值转换方法在处理非正弦波时会产生显著的理论误差，而真有效值转换则能直接将交流信号转换为与其有效值成比例的直流信号，从而提供更准确的测量结果。AD736是一款专为此目的设计的集成电路，它是一种经过激光修正的精密真有效值转换器，适用于各种RMS仪表电路。 AD736的工作原理包括多个内部组件，如输入放大器、全波整流器、有效值单元（RMS CORE）、偏置电路和输出放大器。信号通过2脚输入，经过输入放大器和全波整流器处理后，进入RMS单元转化为直流电压，最后通过输出放大器输出。偏置电路确保了芯片内部电路正常工作所需的电压。AD736采用8脚DIP封装，各管脚功能明确，例如+Vs和-Vs为电源端，Cc用于接入低阻抗输入，VIN则用于高阻抗输入，COM为公共端，Vo为输出端，CF为输出滤波电容，而CAV是决定测量精度的关键外围元件，用于平均值运算。 AD736的应用电路多样，包括双电源供电和单电源供电方案。在高阻抗输入方式下，可以采用分压器将被测电压降低至适合的范围，同时使用限流电阻和双向限幅二极管进行保护。而对于低阻抗输入，需要直接连接到信号源，可能需要额外的电路调整以适应不同类型的信号。 在设计基于AD736的RMS仪表时，有几个关键点需要注意。如果被测电压超过200mV RMS，应使用分压器进行衰减。测量交流电流时，需要在AD736前加装分流器。为了获得高精度，必须考虑被测电压的波峰因素Kp，以选择合适的CAV容量。对于不同波形，如正弦波、方波、三角波和锯齿波，Kp值不同，因此CAV的选取应确保足够的平均时间，减少因Kp过大引起的误差。 AD736作为真有效值转换器，在RMS仪表设计中扮演着核心角色，能够处理各种非正弦波形的交流信号，提供精确的直流输出，且其应用电路灵活，可以根据实际需求进行调整，以满足不同的测量和精度要求。在实际应用中，注意电路设计的细节和参数匹配，可以有效地提高测量系统的性能和准确性。

基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于深度置信网络(DBN)回归预测，深度置信网络DBN回归预测，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1f噪声、均方根(RMS)噪声与等效噪声带宽

matlab频谱分析代码现实的微结构模拟器（RMS）：3D单元中扩散的蒙特卡洛模拟（CUDA C ++） 第1部分：沿现实白质轴突的扩散时间相关性 该代码实现了最初在中开发的3d蒙特卡​​洛模拟，展示了沿白质轴突的实际轴突形状的功率谱（图1）和沿轴突的扩散率和峰度时间相关性（图2）。 白质轴突是从小鼠大脑的call体中分割出来的，详细信息请参见我们的另一个Github工具箱。 演示1，功率谱：计算沿轴突的实际轴突形状的功率谱（图1，图6和补充图1）。 演示2，人工形状生成：基于现实轴突的人工设计的微几何形状的生成（图2a）。 演示3，模拟：对扩散3d单元几何进行蒙特卡洛斯模拟。 该代码在CUDA C ++中实现，并且您需要Nvidia GPU来运行该代码。 演示4，分析：根据位移累积量计算扩散率和峰度时间依赖性（图2b-h）。 宽脉冲序列和基于渗透率交换的模拟将在另一个存储库中发布。 第2部分：为什么弹性碰撞是最可靠的粒子膜相互作用？ 该代码出于教育目的实现了1d，2d和3d蒙特卡​​罗模拟，附录A和B in中有详细信息，展示了以下两个质膜相互作用引起的偏差：等步长随机跃迁（ERL）和

肌电rmsmatlab 心电图信号特征提取 该代码使用MATLAB编写脚本，可以从信号中提取20多个特征。 ％（1）平均绝对值/绝对值的积分（IAV） ％（2）RMS值 ％（3）差异 ％（4）标准偏差 ％（5）尿毒症 ％（6）偏斜 ％（7）威廉·安培利特 ％（8）转数 ％（9）零交叉 ％（10）波形长度 ％（11）平均值 ％（12）中间频率 ％（13）产生噪声比的信号 ％（14）绝对偏差 ％（15）绝对偏差中位数 ％（16）简单平方积分 ％（17）平均幅度变化 ％（18）绝对标准偏差值 ％（19）订单 ％（20）最高百分比 ％（21）时间瞬间3 ％（22）时间瞬间5 ％（23）自动回归系数 通过编辑文件名，工作表和范围一可以直接将值保存在excel文件中！

根据相位噪声测量相对于频率计算RMS时间抖动，请参阅： [1] - “振荡器相位噪声和采样时钟抖动”（RETHNAKARAN PULIKKOONATTU） 链接： https : //documents.epfl.ch/users/p/pu/pulikkoo/private/report_pn_jitter_oscillator_ratna.pdf [2] - “将振荡器相位噪声转换为时间抖动”ADI 公司 (ADI) 应用笔记 MT-008： 链接： http : //www.analog.com/en/content/0,2886,760__91502,00.html

本matlab文档进行了LTE系统中对于无线信道的参数均方根时延扩展的具体计算方法，将多径信道中的各路时延与参数rms联系起来。

STM32 开源万用表 看到这篇文章或视频 规格（修订版 1.5 - 最新稳定版） 电压测量：±60 V、±6 V、±600 mV、±60 m 量程，带 DC 或 RMS 数据采集 电流测量：±250 或 ±2500 mA 量程，同样使用 DC 或 RMS 可同时测量电压和电流并显示产品，即功率 测量连续性并显示电阻和电压降 可以进行简单的组件测试 频率测量高达 10 MHz 附加功能：隔离USB串口； ; 2KB EEPROM； 4位扩展口； 电池电压测量和USB充电； 通过 USB 更新固件； 集成支架； 保持功能 注：本项目启动时使用的是STM32F1。 现在它使用STM32F3，但我无法重命名存储库，所以我希望它不会误导任何人。