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随机信号功率谱分析
- 理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -understanding of random signal power spectrum analysis principles and methods. (1) generate signals
suiji
- 随机信号分析实验之白噪声测试，白噪声信号的特性，包括均值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度等。- White noise of test random signal analysis experiment, white noise signal characteristic, including average value , variance, correlation function, probability density, frequency spectrum and powe
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
wienerfilter
- 通过计算机MATLAB仿真分析和研究了维纳滤波器的阶数、信号的噪声方差、随机信号的采样点数、经过维纳滤波的均方误差之间的关系-MATLAB simulation by computer analysis and research of Wiener filter order, the signal of the noise variance, random signal sampling points, after Wiener filter mean square error of the r
SoftwareDesignOfDigitalSignalProcessing
- 数字信号处理软件设计，能够产生常见的数字信号如：正弦波 三角波 随机信号 以及高斯噪声，并对其进行频谱分析 同时也包括FIR IIR滤波器设计，并对产生的数字信号进行滤波-software design of digital signal processing that can generate many signals ,analysize their frequency Spectrum and design filter(FIR、IIR)to filter.
RSA
- 用matlab仿真随机信号白噪声，频谱分析，很好用-Matlab simulation of random signal with white noise
matlabfun
- 信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律 压缩/扩张 dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码 dpcmen
Weak-extraction
- 随机信号分析理论如何在实践中应用；随机信号的检测及分析方法；强噪声背景下微弱信号的提取又是信号检测的难点，其目的就是消除噪声，将有用的信号从强噪声背景中提取出来-How random signal analysis theory applied in practice random signal detection and analysis methods strong noise background of weak signal extraction and signal detecti
Random-Processing
- 利用matlab对随机过程课程的仿真 1、利用matlab绘制随机过程的谱密度G_x (ω)=2αβ/(β^2+ω^2 ) (α、β为正数)的图像。 2、绘制白噪声的功率谱密度函数G_x (ω)=N/2和自相关函数R_N (τ)=N/2 δ(τ)的图像。 3、分析低通白噪声和带通白噪声的功率谱密度函数和自相关函数的性质并举例同时绘制其图像。 -1, drawn using a random process matlab spectral density G_x (ω) =
signal
- 产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析： （1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形； （2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱； （3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较； （4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计； （5） 利
Gauss_noise_generation
- 随机信号分析实验 随机信号分析实验 一一 、、 实验目的 实验目的 ：： ⑴ 了解随机信号自身的特性，包括均值（数学期望）、均方值、方差、相关函数、概率密度、实验原理实验原理实验原理实验原理： 我们把除了白噪声之外的所有噪声都称为有色噪声。就像白光一样，除了白光就是有色光。 -Experimentelle Analyse von zufä lligen Signal Analyse der zufä lligen Signal Analyse der experimentelle
power-spectral-analys
- 随机信号功率谱分析 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -power spectral analys
Untitledjiwangfei0905094221
- 1、分别生成两种信号（正弦波、方波、三角波、锯齿波、Sinc波形等）+噪声（高斯随机噪声、均匀噪声） 要求：频率：学号*100； 幅度：学号/10 相位：学号*pi/180 点数：学号*64 2、同时在一个图形中进行显示： 要求：标注X轴、Y轴、题目、颜色、样式、线型标注等。 3、进行信号分析及结果显示（对结果也要图形标注，同2） 要求：相关分析 卷积运算 求和运算 频谱分析（最大值、测频） 4、对上述原信号及信号分析结果分别存成E
yuyinxinhaochuli
- 录制一段语音 （1）对其进行时频域分析 （2）加随机噪声，并对含噪语音进行时频域分析 （3）设计滤波器对含噪语音进行滤波（wavread,fft,awgn或randn, filter等） -Frequency domain analysis (2) plus random noise, and frequency-domain analysis with noisy speech (3) design filters for filtering noisy speech (wav
matkab
- 滤波器，滤除噪声，。加入随机噪声，分析时域频域波形与未加入噪声之前的不同。-Filter, filter out noise. Adding random noise to analyze the different time domain and frequency domain waveform noise is not added before.
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)。
eg8_7
- 通过小波包分析带有随机噪声的信号，分析其障碍信号的功率谱-Use wavelet packet analysize signal with random noise, analyzes the obstacle signal power spectrum
第二章-平稳随机过程的谱分析
- 介绍了平稳随机过程及功率谱相关理论 ● 傅里叶变换能否应用于随机信号？ ● 相关函数与功率谱的关系 ● 功率谱的应用 ● 采样定理 ● 白噪声的定义(The stationary random process and the theory of power spectrum correlation are introduced.)
6种随机共振程序
- Stochastic resonance，SR）的概念最初是由Benzi等人提出并用于解释第四纪冰川问题，此后用于描述一种现象──非线性系统中内噪声或外噪声的存在可以增加系统输出的响应。这里一共有在网上下载的一共7种不同的程序，供大家分析参考(The concept of Stochastic resonance (SR) was first proposed by Benzi et al. And used to explain Quaternary glaciation. After tha
加随机噪声单边
- 这是实际加噪后的地震信号，可以直接采用用于实验的分析和处理(This is the actual noise after the seismic signal, can be used directly)