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qweeqdw
- 随机信号的统计特性测试,均值、方差，相关函数（包括自相关、互相关函数）、频谱及功率谱密度算法.-The statistical properties of random signal test, mean, variance, correlation function (including autocorrelation, cross-correlation function), spectrum and power spectral density algorithms.
communication
- 产生高斯随机信号，参数为标准差 0.2 2 10 均值 0 10 样本点 100 1000 共3×2×2=12组 -Gaussian random signal
Dsp_Final
- 基于Matlab产生光纤陀螺随机噪声和信号，利用固定步长和可调步长的LMS自适应滤波、最小二乘法、滑动均值三种方法进行处理，最后用阿兰方差评价降噪效果。-FOG Based on Matlab generate random noise and signal, using a fixed step size and adjustable step size LMS adaptive filtering, least squares method, the sliding average of t
dsp
- 随机过程： ，其中 是均值为零、方差为1的白噪声， 、 是相互独立并在 上服从均匀分布的随机相位。采用AIC和MDL准则估计信号源个数，并且画出相应的MUSIC频率估计谱线。 要求：信号样本数为1000，估计的自相关矩阵为8阶。 -Stochastic process: where is zero mean and variance 1 white noise, are independent and uniformly distributed on a random phase. Es
signalprocessing
- 1、产生信号，两个实正弦信号的叠加，幅度分别为2、4、1、3；混入均值为0、方差为1的白噪声。采用自适应滤波器对其进行去噪。 2.产生信号，为两个实正弦信号的叠加，其幅度均为4，混入均值为0、方差为1的白噪声。采用有限脉冲响应法设计一个维纳滤波器估计信号 ，并求最小均方误差。 3.产生高斯分布的白噪声w(n)，自行给定一个5阶AR模型，让该白噪声通过这个AR模型，得到输出信号x(n），再估计x(n）的AR模型数，比较估计的结果和原来给定的AR模型的参数。-A signal to be g
lmdeeg
- 局域均值分解算法，应用于EEG信号，没有采用滑动平均法-Local mean decomposition algorithm, used in EEG signals, without using the moving average method
ADSP
- 设x(n) = x1(n) + x2(n)，x1(n)是窄带信号，定义为x1(n) = sin(0.05πn +φ)，φ是在[0, 2π)区间上均匀分布的随机相位。x2(n)是宽带信号，它由一个零均值、方差为1的白噪声信号e(n)激励一个线性滤波器而产生，其差分方程为x2(n) = e(n) + 2e(n-1) + e(n-2)。 (1)计算x1(n)和x2(n)各自的自相关函数，并画出其函数图形。据此选择合适的延时，以实现谱线增强。 (2)产生一个x(n)序列。选择合适的μ
source
- 输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用周期图法和 ARMA谱估计法(SVD-TLS)估计此信号的功率 谱，并分析比较其结果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white n
source
- 输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用最大熵估计 法估计此信号的AR模型及其功率谱，并分析结 果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white noise variance
DSPII_USTC_01
- 传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR的LMS自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。该代码实现了以下功能： 1) 借助MATLAB画出了滤波器的误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 给出了最陡下降法以及LMS算法的计算公式； 3） 用MATLAB产生了方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并
DSP
- 任务： 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线（参考PPT2.1第17页的两幅图）； 2） 写出最陡下降法以及LMS算法的计算公式（取 ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形（即产生任意一个噪声随机序列）； 4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线（参考PPT2.1第17页的右下图
caijifenxiqi
- 七、 虚拟信号采集分析器 1）：利用信号发生器产生不同信号（信号的相关参数可调） 2）：在信号上叠加白噪声。 3）：对上述信号进行采样（采样频率可调） 4）：在采样的过程中利用均值滤波（每三个点取均值） 5）：显示采样后的波形，并对其进行频率分析。 6）：将采样后的波形与原波形做比较（在同一坐标系中显示） -Seven, the virtual signal acquisition Analyzer 1): different signals generat
vanish
- 立方B样条小波均值插值实现，适用于一维信号，此外还有消失矩的一些应用实例-Cubic B-spline wavelet interpolation realize average for one-dimensional signal, in addition to a number of vanishing moments Application
vanish
- 立方B样条小波均值插值实现，适用于一维信号，此外还有消失矩的一些应用实例-Cubic B-spline wavelet interpolation realize average for one-dimensional signal, in addition to a number of vanishing moments Application
lmd
- 局部均值分解是由Smith提出的一种新的非线性和非平稳信号分析方法。由于LMD是依据信号本身的信息进行自适应分解的，产生的PF分量具有真实的物理意义，由此得到的时频分布能够清晰准确地反映出信号能量在空间各尺度上的分布规律。-Local mean decomposition is a new nonlinear and non-stationary signal analysis method proposed by the Smith. Since LMD information is base
junzhilvbonmd
- MATLAB对数字信号进行均值滤波，尤其是对数字图像-MATLAB for digital signals mean filter, especially for digital images
AMARI
- Amari形式的时域盲连续(BSU)和有限微分修正(FD)的matlab程序[ 【直接给予Bussgang特性的代价函数】Bussgang特性存在收敛，在频域使用Bussgang特性构成代价函数 约定：源信号必须是零均值的，对称分布，有限方差和独立同分布-The existence of convergence Amari form a continuous time-domain blind (BSU) and limited differential correction (
shiyuzhibiao16
- 信号特征提取16个时域、频域指标 均值、标准差、方差、 偏斜度指标、峭度指标、 峰-峰值、峰值、均方幅值、平均幅值、方根幅值、波形指标、峰值指标-Signal feature extraction 16 time domain, frequency domain mean, standard deviation, variance, skewness index, kurtosis index, peak- peak, mean square amplitude, average ampli
xuni
- 虚拟信号采集分析器 1）：利用信号发生器产生不同信号（信号的相关参数可调） 2）：在信号上叠加白噪声。 3）：对上述信号进行采样（采样频率可调） 4）：在采样的过程中利用均值滤波（每三个点取均值） 5）显示采样后的波形，并对其进行频率分析。 6）：将采样后的波形与原波形做比较（在同一坐标系中显示-Virtual signal acquisition Analyzer 1): Using the signal generator to produce differ
xiangguanxishu
- 比较图像信号两种方法的相关系数，并求均值，比较大小。-Compare the image signal correlation coefficient, average