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tongyuankeshe
- 信号经过两个独立的信道传输，两个信道的信道复增益分别为 和 。 是独立同分布的复高斯随机变量，实部虚部独立、均值为0，实部虚部的方差都是1。采用某分集技术后输出的信噪比为 ，其中 是常数， 是在 之间均匀分布的随机变量。请就不同的 、 ，用仿真的方法画出 的累积分布函数。-signal after two independent Channel Tunnel, Channel 2 Channel Minute respectively, and gain. Independence is the
dsphomework1
- 数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。 （1）分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在同一张图上绘出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值滤波可以有效去除叠加在低频信号上的噪声。已知3点滑动平均数字滤波器的单位脉冲响应为h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],计算y[k]=x[k]*h[k],在同一张图上绘出前50点y[
junzhi
- 对航海雷达中频信号进行均值滤波处理，得到平滑的信号-On average marine radar IF signal filtering, signal smoothing
auto-powerspectrum
- 自相关函数Rxx（tao）可以了解不同时刻同一随机样本间的波形相似程度。 自功率谱密度函数Sxx（f）：反映相关函数在时域内表达随机信号自身与其他信号在不同时刻的内在联系。当随机信号均值为零时，自相关函数和自功率谱密度函数互为傅立叶变换对。 -Autocorrelation function Rxx (tao) can learn the same random sample at different times the degree of similarity between th
bpfcm
- C-均值聚类 BP神经网络信号分析与处理方法，对模拟产生的数据样本进行训-C-means clustering analysis and BP neural network signal processing method, the simulated data generated training samples
8psk
- （1） 分析QPSK调制、解调原理，并画出其系统框图； （2） 产生等概率且相互独立的二进制序列，作为待传输的信号，并画出其波形； （3） 进行8PSK调制，分别画出I、Q两支路信号经过乘法器后的波形以及8PSK调制波形； （4） 产生均值为0，方差为1的加性高斯随机噪声，画出其时域波形及频谱； （5） 将加性高斯随机噪声作为传输信道的干扰，画出接收端信号的时域图； （6） 进行8PSK解调，输出解码序列，画出解调后信号波形； （7） 计算系统信噪比、传输误码率。-(1)
music_single_sin
- 白噪声中单个正弦信号的频率检测与估计 产生，其中是一高斯白噪声，其均值为0，方差为1。用MUSIC方法估计观测数据中正弦波的频率，并给出白噪声方差()un2uσ 与复正弦波的振幅A的估计值。-A single frequency detection and estimation of the sinusoidal signal in white noise, which is a Gaussian white noise with mean 0 and variance 1. MUSIC m
ddspphomeworri
- 数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k]，式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。（1）分别产生50点的序列s[k]与白噪声序列ddd[k]，将二者叠加生成x[k]，并在同一张图上绘出x0[k]，d[k]与x[k]的序列波形。（2）均值滤波能有效去除叠加在低频信号上的噪声。已知3点滑动平均数字滤波器的单位脉冲响应为h[k]=[1， -One of the applications of digital signal pro
maep
- 在闭启键控通信系统中，两个假设下的观察信号模型为： 若两个假设的先验概率相等，且 , ,采用最小平均错误概率准则，试确定判决表达式，并求最小平均错误概率，利用MATLAB软件比较其理论值、仿真值。上述情况中，噪声 是均值为 ，方差为 的高斯噪声，仿真信噪比范围： ，间隔为 。 -In the closed Kai keying communication systems, the observed signal model under two assumptions: equal
precoding
- 程序对2发2收系统进行SVD算法的仿真。发送信号采用QPSK调制，信道为准静态瑞利平坦衰落信道，引入的噪声为均值为0的高斯白噪声，接收端采用最大似然检测算法，仿真其误比特率特性。-The SVD algorithm simulation program 2 admission system. Send signals using QPSK modulation, channel prevail static Rayleigh flat fading channels, the introduct
V-BLAST
- 程序对4发4收系统进行V-BLAST检测算法的仿真。发送信号采用QPSK调制，信道为准静态瑞利平坦衰落信道，引入的噪声为均值为0的高斯白噪声，接收端分别采用ZF、MMSE、ZF-OSIC、MMSE-OSIC四种检测算法，根据其误比特率比较性能。-V-BLAST detection algorithm simulation program 4 of 4 admission system. Send signals using QPSK modulation, channel quasi-stati
zfpro
- 程序对2发2收系统进行ZF算法的仿真。发送信号采用QPSK调制，信道为准静态瑞利平坦衰落信道，引入的噪声为均值为0的高斯白噪声，接收端采用最大似然检测算法，仿真其误比特率特性。-The ZF algorithm simulation program 2 admission system. Send signals using QPSK modulation, channel prevail static Rayleigh flat fading channels, the introductio
communication
- 产生高斯随机信号，参数为标准差 0.2 2 10 均值 0 10 样本点 100 1000 共3×2×2=12组 -Gaussian random signal
signalprocessing
- 1、产生信号，两个实正弦信号的叠加，幅度分别为2、4、1、3；混入均值为0、方差为1的白噪声。采用自适应滤波器对其进行去噪。 2.产生信号，为两个实正弦信号的叠加，其幅度均为4，混入均值为0、方差为1的白噪声。采用有限脉冲响应法设计一个维纳滤波器估计信号 ，并求最小均方误差。 3.产生高斯分布的白噪声w(n)，自行给定一个5阶AR模型，让该白噪声通过这个AR模型，得到输出信号x(n），再估计x(n）的AR模型数，比较估计的结果和原来给定的AR模型的参数。-A signal to be g
DSPII_USTC_01
- 传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR的LMS自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。该代码实现了以下功能： 1) 借助MATLAB画出了滤波器的误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 给出了最陡下降法以及LMS算法的计算公式； 3） 用MATLAB产生了方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并
AIC
- 1. 随机过程： ，其中 是均值为零、方差为1的白噪声， 、 是相互独立并在 上服从均匀分布的随机相位。采用AIC和MDL准则估计信号源个数，并且画出相应的MUSIC频率估计谱线。 要求：信号样本数为1000，估计的自相关矩阵为8阶。 分析：利用AIC准则和MDL准则算出信号源个数，然后根据算出的信号源个数计算出MUSIC谱。 -AIC criteria and guidelines for the use of MDL calculates the number of signal
CHANNEL
- 假设信号产生和传输信道模型为： 而抽头维纳滤波器为： 假设 的方差为0.27， 的方差为0.1，均值都为零。并且： ， 并假设权向量初始值为 ，分别使用步长0.015、0.025和0.05进行 LMS算法仿真。 分析：d(n)是子系统H1受到v1(n)激励产生的信号，而H2与加性噪声构成了加性噪声传输信道。将u(n)作为维纳滤波器的输入，且滤波器的期望响应为d(n)。问题就是如何求出滤波器的权系数使得估计误差e(n)在MMSE意义下最小。 -Estim
Realtime
- 利用移动平均实时求取均值与方差，是可以用于数字信号处理的小技巧。在实时信号处理中作用较大。 利用移动平均实时求取均值与方差，是可以用于数字信号处理的小技巧。-The use of real-time strike moving average mean and variance are tips can be used for
matlab程序
- 能够从信号中提取时域参数，包括：均值、峰值、均方根值、偏斜度、峭度等。(The time domain parameters can be extracted from the signal, including mean, peak, RMS, skewness, kurtosis, etc.)
鲁棒局部均值分解
- 把分解信号分解出的功能分量(product function，简称PF)(Functional component that decomposes the decomposition signal)