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pm_estimate
- 利用周期图法对序列的功率谱进行估计。数据窗采用汉明窗。假设在白噪声中分辨这三个不同频率的正弦信号,其相位是均匀分布在2PI的独立随机变量,而 是一个单位白噪声.生成50个长度为N=512的 的样本序列集合。 -use map cycle sequencing method of the power spectrum estimation. Data window using Hamming window. Assume that the white noise to differentiat
zjf147
- 用来产生均匀分布或高斯分布的伪随机数 （近似白噪声），它们可具有不同的均值和方差。用REMEZ算法求交错点组。用Cholesky分解求ARMA模型的参数并作谱估计。求MA模型的参数 并估计功率谱。 用最小方差法估计序列 的功率谱。-used to produce uniform or Gaussian distribution of the pseudo-random number (similar to white noise). They may have a different mean
ARPUFENXIYUZISHIYINGZHENGQIANGQI
- 构造一组输入为白噪声加三个频率非常接近的正弦波，其信噪比为10dB，观测长度为256。试分别用普通AR谱估计和采用功率噪声抵消算法的AR谱估计估计这组信号的频率，并比较结果。-constructed a group of white noise input plus three very close to the frequency sine wave, the signal-to-noise ratio of 10dB. Observing length of 256. Were used t
ar
- 含有噪声的余弦序列，分别采用周‘期图法’与‘改进协方差法’估计序的功率谱
signal_procesing_using_matlab
- 数字信号处理基于matlab 文件内容 /conv(卷积部分) dupconv 重叠保留法 freqcirconv 频域圆周卷积 freqconv 频域卷积 timecirconv 时域圆周卷积 timeconv 时域卷积 /fft(频域分析部分) d2fft 基2FFT dft DFT最简化程序 dtft DTFT演示 /fir(fir滤波器设计) fir 得到fir滤波器hn getwindow 得到fir
e29
- 利用最小方差方法估计复正弦加白噪声得平稳信号的功率谱
Randomsignalanalysisofthehandouts08trial
- 随机信号分析实验讲义08试用 实验一 随机信号通过线性系统和非线性系统后的特性分析 实验二 白噪声测试 实验三 白噪声的产生与测试 实验四 窄带信号及包络和相位检波（一） 实验五 窄带信号及包络和相位检波（二） 实验六 利用互相关测试系统单位冲击响应 实验七 白化滤波器的设计 实验八 微弱信号的检测提取及分析 实验九 随机信号的功率谱密度估计 实验十 模拟相关函数测量仪 实验十一 理想白噪声和带限白噪声的产生与分析
FIR
- 数字信号处理基于matlab 文件内容 /conv(卷积部分) dupconv 重叠保留法 freqcirconv 频域圆周卷积 freqconv 频域卷积 timecirconv 时域圆周卷积 timeconv 时域卷积 /fft(频域分析部分) d2fft 基2FFT dft DFT最简化程序 dtft DTFT演示 /fir(fir滤波器设计) fir 得到fir滤波器hn getwindow 得到fir
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
FourMethodsOfPeriodogramEstimate
- 非参数的功率谱估计包括四个，周期图法，Blackman-Turkey,Welch-Bartell,改进的周期图法，输入信号为白噪声通过切比雪夫滤波后的信号-Non-parametric estimation of the power spectrum consists of four, periodogram, Blackman-Turkey, Welch-Bartell, improved cycle diagram method, the input signal is white nois
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- 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
Spectral-estimation_matlab
- 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-Spectral estimation
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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
DSP
- 数字信号处理（DSP）的计算机作业，包括估计随机信号的样本自相关序列，AR过程的线性建模与功率谱估计，维纳噪声抑制。-Digital signal processing (DSP) computer operations, including random signal sample estimates the autocorrelation sequence, AR modeling and process linear power spectrum estimation, Wiener no
ex3
- 采用自相关法、FFT法，三种改进方法对带噪声的正弦信号做功率谱估计- U91C7 u7289 u7R3 u5B3 u5B3 u5B09 u5B09 U529F u7387 u8C31 u4F30 u8BA1
IMCRA111
- IMCRA(Improved?Minima Controlled Recursive Averaging，IMCRA)，它们虽然保证了噪声谱估计的准确性，但在追踪带噪语音平滑功率谱最小值时采用了固定时间窗，因此，在噪声突变的情况下，估计的噪声谱存在很长的延时。(IMCRA, Although they ensure the accuracy of noise spectrum estimation, they use a fixed time window to track the minimu