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DFT
- 信号与系统试验报告 离散傅立叶变换（DFT）和频谱分析 一、实验内容 1、实验题目 （1）编写DFT、IDFT程序，并验证其正确性（提示：可利用冲激函数进行验证）。 （2）计算信号f(t)=e-at2sin(2∏ft)的离散傅立叶变换（DFT），求其振幅谱，相位谱、振幅最大值对应的频谱（检测主频）以及对发f(t)进行DFT变换的结果实现IDFT变换，并画出图形。 参数选择如下：频率f =30HZ，a=f 2㏑(M),M=2.5 2、通过实验理解信号振幅谱、相位谱
~6Book_MATLAB+simulink
- 电子通信系统的建模与仿真 第6章 信号处理 6.1 MATLAB的数据可视化表达 6.2 MATLAB仿真中的信号处理 6.3 信号特征参数的计算 6.4 信号的频谱分析
FFT
- 是信号与系统课程的课程设计，旨在熟悉FFT 的计算过程，结合DFT 物理意义和实验结果加深 对傅立叶变换的理解。文章首先用MATLAB 对一个简单信号进行FFT 仿真，得出频谱图；其次完成了FFT 的C 语言实现，结合MATLAB 作图及数据处理功能得出了C 实现下的FFT 结果；最后，讨论分析实验结果。-Curriculum design, signals and systems courses designed to familiar FFT calculation process, t
xinhaochouyang
- 信号的频域分析及应用 熟悉调制信号功率谱的计算及调制过程的频谱搬移现象； 观察多路调制信号的时域与频域的波形，熟悉FDMA频分多路复用的特点-Signal in the frequency domain analysis and application of familiarity modulated signal power spectrum calculation and spectrum modulation process moving phenomenon observe the
DFT-analysis-
- 利用DFT分析离散信号频谱的实验。利用FFT分析信号 x[k]=cos(3pik/8 +pi/4 ) 的频谱；确定DFT计算的参数，绘出其频谱；并进行理论值与计算值比较。-DFT analysis of discrete signal spectrum utilization experiments. Analysis using FFT signal x [k] = cos (3pik/8+ pi/4) of the spectrum determine the parameters of
fangzhen
- 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
fft
- 本文提出了一种采用六项余弦偶次幂窗三峰插值的算法来对电网谐波进行检测与分析。该算法通过分析电网信号加窗后傅里叶变换的频域表达式，利用谐波频点附近的三根离散频谱的幅值确定谐波谱线的准确位置，进而得到电网谐波的相关参数频率、幅值及相位的计算公式，最后再对其进行加权修正，从而进一步的提高检测的准确度和有效性。- this paper proposes an approach for power network harmonic detection and analysis based on six e
msegcyvf
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，包括数据分析、绘图等等,对信号进行频谱分析及滤波，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，使用混沌与分形分析的例程，PLS部分最小二乘工具箱。-Through repeated training hWEUfAxlate have higher recognition rate, Data analysis, plotting, etc., The signal spectral analysis and filtering, The IMC- P
pipxzymj
- 对信号进行频谱分析及滤波，供做算法研究人员参考，IDW距离反比加权方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,采用波束成形技术的BER计算，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。-The signal spectral analysis and filtering, Algorithm for researchers to do reference, IDW inverse distance weighting method, For feature reduction, feature fusio
weawqiik
- 是国外的成品模型，能量熵的计算，IDW距离反比加权方法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，对信号进行频谱分析及滤波，插值与拟合，解方程，数据分析。-Foreign model is finished, Energy entropy calculation, IDW inverse distance weighting method, FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, The signal spec
wkfdyxzb
- 仿真图是速度、距离、幅度三维图像，使用混沌与分形分析的例程，计算加权加速度,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,对信号进行频谱分析及滤波。- FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, Use Chaos and fractal analysis routines, Weighted acceleration, Including the least squares method, the SV
hxqnmamh
- 包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，计算加权加速度,毕业设计有用，对信号进行频谱分析及滤波，信号维数的估计，进行逐步线性回归，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Weighted acceleration, Graduation useful The signal spectra
taiseng
- 二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，对信号进行频谱分析及滤波。- Dimensional phononic crystals FDTD method calculation examples band gap, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, The signal spe
Mechanical-fault-diagnosis-method
- 经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法, 该方法继承了EMD 和小波分析方法的各自优点, 通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态, 然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数, 以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中, 提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法, 并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明, 经验小波变换方法明显优于EMD方法, 能有效地分解出信号的固有模态。与EMD 相比较, 该
信号与系统应用
- 信号与系统的应用，对同一个连续周期信号，选定不同采样间隔 s T 和信号截取长度 1 T ，获得离散 信号，使用DFT或FFT 进行频谱分析，画出频谱图，与理论计算的结果进行比 较，观察： （1）不同采样率 s T 对频率范围和混叠误差的影响； （2）不同采样长度 1 T （单周期采样和多周期采样）对频率分辨率的影响； （3）是否完整周期采样对泄漏误差的影响，多周期采样是否可以减小非完整周 期采样产生的泄漏误差。 以下信号中叠加了一个角频率为50 ? 的高频干扰信号，信号如下： 3 (
lab
- 序列的表示及基本序列的生成 MATLAB 是用向量表示序列的。 MATLAB 向量的第一个元素位置是 x(1)，不是 x(0)。 为了清楚表示序列{x(n)}；要用两个向量，其中一个向量 n 表示序列的位置，而另一个向量 x 表示序列值。(The representation of the sequence and the generation of the basic sequence MATLAB is a vector that represents a sequence. The
FILTER
- MATLAB是一个矩阵设计平台，利用MATLAB强大的计算和频谱分析能力，可以便利的分析与处理信号。利用MATLAB仿真软件系统结合双线性变换法设计一个数字巴特沃斯高通、低通和带通IIR滤波器。(MATLAB and bilinear transform filter)
OFDM信号频谱感10
- 前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然