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随机信号功率谱分析
- 理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -understanding of random signal power spectrum analysis principles and methods. (1) generate signals
burg
- 用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计. 形参说明： x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。 -with Burg algorithm estimates AR model parameters, ther
gonglvpuguji
- 对噪声及信号的功率谱估计,生物医学信号处理,matlab编程实现
levinsonf
- 信号为两个正弦信号加高斯白噪声，用levinson递推法进行功率谱估计。-Signal for two sinusoidal signal plus Gaussian white noise, with levinson recursive power spectrum estimation method.
sample4
- Welch法得到的功率谱估计。 设计滤波器对白噪声滤波后的功率谱。-Welch method of power spectrum estimation. Design filters with the noise power spectrum after filtering.
burgf
- 信号为两个正弦信号加高斯白噪声，用burg递推法对其进行功率谱估计，效果不错。-Signal for two sinusoidal signal plus Gaussian white noise, the recursive method burg its power spectrum estimation, good results.
L_D
- 用Matlab程序实现P阶Levinson-Durbin算法。以一个2阶自回归模型（参数为b0=1, a1=0, a2=0.81）和一个2阶滑动平均模型（参数为b0=1, b1=1, b2=1）为例，选取观测数据长度为1000，分别用一个AR(2)模型和一个AR(10)阶模型来估计其功率谱。设激励信号模型的高斯白噪声的均值为0，方差为1。用Levinson-Durbin算法迭代计算AR模型参数，并用估计出的AR模型参数画出观测信号的功率谱。并对Levinson-Durbin算法的性能进行分析。-
fft_noise
- 通过fft，求噪声功率谱的功率谱估计方法。-By fft, seeking the power spectrum of the noise power spectrum estimation method.
pisa
- 在计算机上产生一组实验数据，首先产生一段零均值白噪声数据u（n）,令功率为 ，让u(n)通过一个三阶FIR： 得到y(n). .y(n)上加三个实正弦信号f1’=0.1,f2’=0.25,f3’=0.26调整 和正弦信号幅度信噪比大致为10dB,50dB,50dB. (1) 令N=256,描绘xn波形； (2)得出真实功率谱密度 . (3) 利用此实验数据Pisarenko谐波分解法估计该实验数据的正弦频率及幅度。-On the computer to generate a
Untitled
- 利用MATLAB语言来实现Levinson-Durbin递推算法，并估计AR模型参数，从而对正弦信号加白噪声进行功率谱估计。-Using MATLAB language to implement Levinson-Durbin recursive algorithm, and estimate the AR model parameters, thus sinusoidal signal plus white noise power spectrum estimation.
Spectrum-analysis
- Spectral estimation（谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。-Spectrum analysis
power-spectral-analys
- 随机信号功率谱分析 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -power spectral analys
matlab
- 利用mcra的方法对噪声功率谱估计达到语音增强的目的-estimate the spectrum of the noise in order to enhance the SNR of the speech
zhouqitu
- 周期图法实现白噪声背景下的正弦函数功率谱估计,其中的傅里叶变换和谱估计的步骤都是直接写出,没有调用函数-Periodogram method the sine function in the white noise power spectrum estimation, one of the Fourier transform and spectral estimation steps are to write, not call the function
dsp
- 掌握功率谱估计的方法,分别产生两个零均值的白噪声数据 1 u n 和 2 u n ， 其功率都为 2 0.12 u ，让 1 u n 和 2 u n 分别通过一个FIR 系统，得到输出为 1 v n 和 2 v n 。-Master power spectrum estimation method
6
- ex6_1 ～ ex6_3二项分布的随机数据的产生 ex6_4 ～ ex6_6通用函数计算概率密度函数值 ex6_7 ～ ex6_20常见分布的密度函数 ex6_21 ～ ex6_33随机变量的数字特征 ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱 ex6_35 利用FFT直接法计算上面噪声信号的功率谱 ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱 ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识，并与理想结果进行比较 ex6_38 在置信度为0
gonglvpuguji
- 一、实验要求 信号为两个正弦信号加高斯白噪声，各正弦信号的信噪比均为10dB，长度为N，信号频率分别为和，初始相位，取，取不同数值：0.3，0.25。为采样频率。分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱估计，并分析改变数据长度、模型阶数对谱估计结果的影响。-Power spectrum estimation
Power-spectrum-estimation
- 功率谱估计 信号为两个正弦信号加高斯白噪声，各正弦信号的信噪比均为10dB，长度为N，信号频率分别为 和 ，初始相位 ，取 ， 取不同数值：0.3，0.25。 为采样频率。分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱估计，并分析改变数据长度、模型阶数对谱估计结果的影响。-Power spectrum estimation signal into two sinusoidal signals applied Gaussian white noise, the SNR of each si
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- 信号为两个正弦信号加高斯白噪声，各正弦信号的信噪比均为10dB，长度为N，信号频率分别为 和 ，初始相位 ，取 ， 取不同数值：0.3，0.25。 为采样频率。分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱估计，并分析改变数据长度、模型阶数对谱估计结果的影响。-Signal into two sinusoidal signals applied Gaussian white noise, the SNR of each sinusoidal signals are 10dB, a lengt
digital-signal-processing
- 实现一个数字信号处理的仿真系统 。要求具有界面并实现以下功能： 1）能产生（得到）并选择各种数字信号（sin、方波、三角波、语音、噪声及其叠加）； 2）具有DFT、DCT和小波变换和经典功率谱估计功能； 3）具有设计IIR和FIR低通、高通、带通滤波器功能； 4）能显示时域和频域波形，演示输入信号经过系统得到输出信号过程及频域特性和时间序列。 -Implement a simulation system of digital signal processing. It