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dajiahao
- 音频信号的合成与滤波 在计算机中录入一段语音信号, 通过Matlab 对语音信号进行时频变换与分析, 同时构造一等长度随机噪声干扰信号, 对两个信号进行合成, 设计一个低通滤波器, 对含噪的语音信号进行滤波处理, 在时域和频域中对信号进行分析比较。-Synthesis and filtering of audio signals
gunfao
- music高阶谱分析算法，对信号进行频谱分析及滤波，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。- music higher order spectral analysis algorithm, The signal spectral analysis and filtering, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spectrum, etc.
Chirplet
- 基于维格纳分布的Chirplet变换，可用于信号的处理分析，形成时频图。-Based on Wigner distribution Chirplet conversion, it can be used for analysis of the signal processing, the formation frequency diagram.
giuqang
- 分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,计算加权加速度,对信号进行频谱分析及滤波。- Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spectrum, etc. Weighted acceleration, The signal spectral analysis and filtering.
l2
- 已知三个信号 ，经调制产生信号 ，其中 为常数， 为具有窄带特性的Hanning信号。将此已调信号通过信道传输，描述该信道的差分方程为 得到接收信号 1）分析Hanning信号 的时域与频域特性 2）分析已调信号 的时域与频域特性 3）分析系统的单位脉冲响应 4）分析接收信号 的频谱 -Three known signal, the modulated signal is generated, which is a constant for the Ha
souyan
- 解耦，恢复原信号，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,对信号进行频谱分析及滤波。- Decoupling, restore the original signal, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spectrum, etc. The signal spectral analysis and filtering.
xinhaoxishubiaoshi
- 信号稀疏表示是一种新兴的信号分析和综合方法，其目的就是在过完备字典中用尽可能少的原子来表示信号。采用时频原子字典的信号稀疏表示能够有效地揭示非平稳信号的时变特征。信号稀疏表示吸引了研究者的大量关注，这种方法已经被应用到信号处理的许多方面，例如非平稳信号分析，信号编码、识别与信号去噪等。-Signal sparse representation is a new method of signal analysis and synthesis, and its purpose is in over-
Music-signal-processing
- 音乐信号时域处理，包括基本的时频域分析，以及衰减，回声等-When the music domain signal processing, including basic time-frequency domain analysis, as well as attenuation, echo
DSSS
- 结合理论课讲解基于Matlab产生GOLD序列； 基于Matlab仿真DSSS，绘制GOLD序列自相关、互相关特性曲线；绘制DSSS信号时域、频域曲线； 分析AWGN信道条件下DSSS系统的误码率性能；- combined with the theoretical lesson to explain the generation of GOLD sequence based on Matlab Bas
bit
- 基于matlab实现OFDM系统 包括信号时域频域仿真 误码率分析-Based on matlab realize simulation of OFDM system, including signal time domain and frequency domain analysis of bit error rate
bid
- 基于matlab实现OFDM系统 包括信号时域频域仿真 误码率分析-Based on matlab realize simulation of OFDM system, including signal time domain and frequency domain analysis of bit error rate
FFT.
- 信号的谱分析就是计算信号的频谱（信号的傅氏变换），通过信号研究分析信号特性。信号频谱是连续的，不能用数字信号处理方法计算，按频域采用定理， 序列的DFT完整反映了频谱信息，所以可以通过DFT进行谱分析。 用 FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析.-Spectral analysis of the signal is to calculate the signal spectrum (Fourier transform of the signal), through the signa
915020
- 基于matlab实现OFDM系统 包括信号时域频域仿真 误码率分析-Based on matlab realize simulation of OFDM system, including signal time domain and frequency domain analysis of bit error rate
yuyinxinhaochuli
- 语音信号处理，包括信号的时域分析，频域分析，傅里叶变换，短时能量分析，倒谱，负倒谱等功能。-Speech signal processing, including signal time domain analysis, frequency domain analysis, Fourier transform, short-term energy analysis, cepstrum, negative cepstrum and other functions.
chaoliu
- 标准信号生成，时域频域图,以及相应功能介绍，分析处理案列。适合信号分析初学者学习应用(Standard signal generation, time domain frequency domain map,)
chenxu
- （1）录制一段语音信号，完成对信号的采样，画出信号的时域波形和频谱图，确定信号的频谱范围； （2）给信号叠加噪声（噪声类型分为如下几种：a白噪声；b单频噪色（正弦干扰）；c多频噪声（多正弦干扰）；d其它干扰。），画出受噪声干扰的信号时域波形和频谱图； （3）采用窗函数法设计FIR低通滤波器，画出滤波器的频响特性图； （4）用所设计的滤波器对受噪声影响的信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形图和频谱图； （5）对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号，并与原始语音信号对比
SSA
- SSA奇异谱分解，用于在时频域分析信号成分，重构信号(SSA singular spectrum decomposition is used to analyze signal components and reconstruct signals in time-frequency domain)
小波变换
- 小波变换 信号处理 通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。(Wavelet transform signal processing through the telescopic translation operations to signal (function) step by step multi scale refinement, the final breakdown of ti
cundidatebladk
- 基于matlab实现OFDM系统 包括信号时域频域仿真 误码率分析(Based on matlab realize simulation of OFDM system, including signal time domain and frequency domain analysis of bit error rate)
EEG Signal Processing
- 脑电信号的完整处理过程，包括抽样，滤波，加窗，时域频域的图像分析等(EEG signal processing, including sampling, filtering, windowing, time domain frequency domain image analysis,and so on.It is very useful in EEG.)