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搜索资源 - signal power spectral density
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信号频谱分析程序 可得出信号的功率谱密度 频谱密度-Signal spectrum analysis procedures can be derived the power spectral density of the signal spectral density
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Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If a noise, its amplitude distribution obeys the gaussian distribution, and its power spectral density is uniformly distributed, has des
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所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
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所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
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所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise.
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功率谱密度的估计算法，simulink实现，现代信号处理第三章仿真实现。-Power spectral density estimation algorithm, simulink realization of modern signal processing Chapter Simulation.
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此程序主要是详细给出了在matlab中如何求解信号的fft，包括功率谱，功率谱密度，幅度谱；-This procedure is given in detail how to solve the signal in matlab fft, including power spectrum, power spectral density, amplitude spectrum
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仿真不同占空比，等概、非等概双极性矩形随机信号的归一化功率谱密度，分析不同信号所包含的频谱分量，有无直流分量和定时分量信息
-Simulation different duty cycles, etc. There is, and so there was a non-random signal bipolar rectangular normalized power spectral density analysis of the spectral components of differ
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MATLAB中的各种随机信号分析函数的编程，自相关函数以及功率谱密度的绘制-MATLAB programming in a variety of random signal analysis functions, drawing autocorrelation function and power spectral density
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借助matlab实现实测信号的时域绘制、傅里叶变换、功率谱密度曲线的绘制，同时实现了图片的存储与大小的调整-With matlab we realize the measured signal in the time domain mapping, Fourier transform, power spectral density curve, while achieving storage and adjust the picture size
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verilog产生高斯白噪声，gwn_en信号产生使能，gdata是幅度服从高斯分布，功率谱密度为定值的高斯白噪声序列，共10位（现实中只能够做到带限，跟dac输出带宽有关，我的系统只能做到300kHz）-verilog Gaussian white noise, gwn_en signal enabled, gdata amplitude Gaussian distribution, power spectral density of white Gaussian noise sequence
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分析测量信号的FFT功率谱及功率谱密度，比较两者之间的差异-FFT power spectrum and power spectral density analysis comparing the measured signal difference between the two,
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对于已定义的包含从0到15的整数的列向量xsym，就可以利用modem.qammod对象的modulate方法来调制它。其中M值为16，亦即为码字表的大小。
对已调制信号可采用awgn函数添加加性高斯噪声。其中比特能量与噪声功率谱密度的比值，Eb/N0，设置为10dB。
-The method comprising modulate integer from column vectors xsym 0 through 15, can use the defined object mod
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实验一 双极性矩形随机信号的归一化功率谱密度一
1.1 功率谱密度简介
平稳过程的任何一个非零样本函数的持续时间为无限长，显然都不满足绝对可积和总能量有限的条件。因此，它的傅里叶变换不存在即没有频谱函数。所以我们用功率谱密度来表述其频谱特性。
随机过程的任一实现是一个确定的功率型信号。而对于任意的确定功率信号f(t)，它的功率谱密度为：
式中， 是f(t)的截短函数 对应的频谱函数。f(t)是平稳随机过程 的一个实现。而随机过程某一个实现的功率谱密度不能作为过程的功率谱密
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该程序产生MSK和GMSK复基带信号，并在同一图中作出二者的功率谱，对处理实际信号时非常有帮助-The complex base signals of MSK and GMSK are produced, respectively. The power spectral density of the two signals are darwn in the same figure, which really helps for pratical signal processing
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用于求取一段时间信号序列的求取自相关函数、功率谱密度-Obtaining autocorrelation function for obtaining a period of a signal sequence, power spectral density
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产生随机信号观测样本，不同信噪比和归一化频率。分别用BT法和周期图法估计功率谱密度。-Generate random signal observation samples, different signal to noise ratio and normalized frequency.Using method of BT and cycle diagram method to estimate the power spectral density.
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用函数输出不同占空比信号的波形和功率谱密度，一段简单的matlab程序-Function output duty cycle signal with different waveforms and power spectral density, a simple piece of matlab program
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一个简单的OFDM信号产生的matlab程序，并且画出其功率谱密度（psd）图。-A simple OFDM signal matlab procedures, and draw its power spectral density (psd) FIG.
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二进制频移键控信号时域波形，频域功率谱密度，以及加入加性高斯白噪声后输出的信噪比与误码率的关系。-Binary FSK signal time-domain waveform, frequency domain power spectral density, and the relationship between AWGN to a dispersion after the output signal to noise ratio and bit error rate.
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