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m_sequence
- 一个简单的m序列产生函数，通过调用primpoly获得本原多项式，然后通过移位循环寄存器产生所需要的序列。自相关图形上能看到峰值旁瓣电平(PSL)和积累旁瓣电平(ISL)。-A simple code for generate m-series pseudo-random sequence based PRIMPOLY function which we get the prime polynomials first,then we get the feedback connect coeff
lpc_vocoder_rev2
- 这个MATLAB构建一个锻炼LPC声码器,即,执行LPC分析和合成语音文件,导致合成语音近似原始的演讲。LPC分析使用一个标准的自相关分析来确定LPC系数的设置,一帧一帧的基础上,以及框架获得。一个独立的分析方法(cepstral螺距内检测器)把每一帧的言论是要么表示演讲(时间由cepstral峰值的位置在指定范围的音调时期)或无声的言论(模拟随机噪声帧)0帧基音周期的样本。独立的分析提供了一个两国并存的激发函数LPC合成处理的一部分,包括一系列的脉冲(表示帧期间)和/或噪声序列(在无声的帧)。
XULIE
- 利用matlab编程，编写了一个m序列的本原多项式，并且可以利用库函数求序列的自相关-Using matlab programming, wrote a primitive polynomial m sequence, and can take advantage of the library function uation autocorrelation
2
- 本实验主要是分析高斯白噪声的样本自相关序列的估计精度。 a. 生成1000个零均值、单位方差的高斯白噪声，并用bar函数来画出直方图，与理想的高斯分布函数相比较； b. 采用xcorr函数的有偏估计来估计前100个自相关序列，用Plot函数画出该自相关序列，与理想的高斯白噪声的自相关序列相比。 c. 把这组数据分成互不重叠的10段，每段有100个样本。分别对每段数据采用b中的方法来估计前100个样本自相关序列，然后对10段的自相关序列进行平均。获得的结果与b中的结果相比，并与真实的自
CPI_forecast
- 时间序列分析：平稳性，正态性检验，自相关偏高相关函数计算-Time series analysis: stationary, normality test, autocorrelation high correlation function calculation
Gold
- MATLAB代码生成Gold码、m序列并得到自相关、互相关函数。之后进行BPSK调制，验证扩频通信的错码率的降低。(Gold code and m sequence are generated and autocorrelation and cross-correlation functions are obtained. Then BPSK modulation is carried out to verify the reduction of error rate of spread spe