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！

脑电信号分类 使用机器学习进行睁眼和闭眼分类

Arduino的准确电压 在尝试多种方法以获得良好的传感器读数（例如使用电阻器，电容器等）之后，我遇到的该使用内部参考电压来获取准确的读数。 用法 double voltage = getVoltage(A0); Serial.println(voltage, DEC); 0.7257656097 要将一些其他调试信息打印到串行，请将debug标志设置为true ： getVoltage(A0, true); VCC：5.161，原始读数：144.000，原始电压：0.703，调整电压：0.726

英文版的，电驴好不容易拖下来的。我没有仔细地看下去，感兴趣的可以下载看看

本书从数学的角度对随机信号进行了详尽描述；对卡拉曼滤波及其在INS、GPS中的应用进行了阐述

In this paper, we consider the source localization for a mixed near-field (NF) and far-field (FF) narrowband signals impinging on a uniform linear array (ULA) with the symmetrical geometric configuration. A computationally efficient direction-of-arrivals (DOAs) and range estimation method for the mixed NF and FF signals is proposed, where the DOAs of the NF and FF signals are estimated separately, and the computationally burdensome eigendecomposition is avoided. Comparing to some existent method

Research articles on the DOA estimation for mixture of coherent and non coherent sources

matlab tsp问题代码对未知非平稳调制的稀疏信号的支持恢复 用于复制IEEE信号处理（TSP）论文“”中的图形的代码 抽象的 从低维噪声观测中估计稀疏信号的问题出现在许多应用中，包括超分辨率，信号去卷积和雷达成像。 在本文中，我们考虑了具有非平稳调制的稀疏信号模型，其中，对观察结果有贡献的每个字典原子都经历了未知的，独特的调制。 通过应用提升技术，在调制信号存在于公共子空间的假设下，我们将这种稀疏恢复和非平稳盲解调问题重现为从结构化线性观测中恢复列式稀疏矩阵，并提出解决通过块L1-范数正则化的二次最小化。 由于观察到的噪声，稀疏信号和调制过程无法准确恢复。 相反，我们旨在恢复地面真实信号的稀疏支持，并限制信号非零分量和调制过程的恢复误差。 特别是，我们在样本复杂度和正则化参数上得出了足够的条件以进行准确的支持物回收，并限制了支持物上的回收误差。 数值模拟证实并支持了我们的理论发现，并且我们证明了该模型在单分子成像应用中的有效性。 经过测试 Matlab R2017b与 引文 如果您使用我们的方法和/或代码，请引用我们的论文 @article{xie2020support, tit

How to Map RGB Signals to LVDS/OpenLDI(OLDI) Displays。LVDS标准，德州仪器的文档

数字信号处理英文版课件：Chap 1 Signals and Signal Processing.ppt