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Y847565
- 提高卫星通信信道传输效率的新途径本 文 结 合 V SAT卫星通信系统设计中涉及卫星通信传输技术极为重要的 信道编码与调制解调方式，探讨了各种新型的卫星信道编码与调制解调技术， 它们的原理及在卫星通信中的应用。在数字调制中，信号传输质量主要取决于 比特差错率BER (Bit Error Rate)，因此要尽可能采用相同的每比特信号能量与 噪声功率谱密度比(Eb/N.)的条件下，BER低的调制方式，以节省卫星功率 另外频带利用率要尽可能的高，以节省宝贵的卫星频带。本文还对各种
suijixinhao
- 给定一个音频范围内的模拟强噪声随机信号（强噪声+周期信号），将信号从强噪声中提取出来，并计算原信号及提取信号的均值、平均功率、方差、频谱及功率谱密度、互相关等 并附带图形-Given within the scope of an audio simulation of strong noise random signal (noise+ periodic signal), the signal from strong noise in the extracted and calculated s
Burg_VC
- 介绍了现代功率谱估计中的B哩算法最大嫡谱估计的基本原理，并采用VC+十语言对 功率谱密度(鹅D)进行了仿真。同时比较了BI雌算法和经典谱估计中Bardett周期图法，针对Burg算法中的 模型阶次的选择进行了分析，提出了最佳模型阶次采用最终预报误差(I下E)为准则的结论。 -Introduction of modern power spectrum estimation algorithm B mile maximum entropy spectral estimation prin
sun
- 太阳黑子是人们最早发现也是人们最熟悉的一种太阳表面活动。因为太阳内部磁场发生变化，太阳黑子的数量并不是固定的，它会随着时间的变化而上下波动，每隔一定时间会达到一个最高点，这段时间就被称之为一个太阳黑子周期。太阳黑子的活动呈现周期性变化是由施瓦贝首次发现的。沃尔夫 (R.Wolfer)继而推算出11年的周期规律。实际上，太阳黑子的活动不仅呈11年的周期变化，还有海耳在研究太阳黑子磁场分布时发现的22年周期；格莱斯堡等人发现的80年周期以及蒙德极小期等。由于太阳黑子的活动规律极其复杂，时至今日科学家
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- 包括AM,DSB,SSB,LSB,FM,AM-FM等，实现后，显示时域波形和功率谱密度-including AM, DSB, SSB, LSB, FM, AM-FM, etc., we can show the time-domain waveform and power spectral density
Phase-and-Frequency-Detector
- 针对锁频锁相器( Phase and Frequency Detector, PFD) 应用于低信噪比、大频偏的条件, 通过理论分析和仿真验证阐述了窗口类型对系统频偏捕获速度、范围、噪声门限及相位噪声抖动的影响机理. 推导出等效相位噪声功率谱密度的表达式. 证明了大窗口具有更低的噪声门限和更小的稳态相位抖动, 但捕获速度较慢. 为了提高捕获速度, 对鉴相器输出值取极性运算得到改进的PFD 算法. 新算法不仅能增加鉴相增益提高捕获速度 还可以减少等效噪声功率谱密度降低相位抖动 同时新算法不需要乘法
CSIMULATIONOFWINDPOWER
- 风力发电机组不同于火电等传统发电机组的最大之处 在于其原动机功率的本质不可控，这是由风速的易变性和不 可控性造成的。风速状况对风力发电系统的性能有着重要的 影响，也使得风速模型成为风力发电系统仿真模型的重要部 分。该文针对风速随机变化的特性，在风速统计特性研究的 基础上，用自回归滑动平均(ARMA)方法建立了具有一定 功率谱密度特性的风速模型。对该模型所模拟的风速序列进 行了分析和验证，并与现有仿真程序中风速模型的结果进行 了对比，结果表明该文提出的ARMA模型能
matlab实现功率谱密度分析psd
- 用matlab实现功率谱密度的分析及讲解，很有参考价值
2Ask_2Fsk_2Psk
- 基于matlab生成的ask、fsk、psk波形及功率谱密度-Based the matlab generated the ask fsk, psk waveform and power spectral density
non-Gaussian-noise-Identification
- 该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville 分布的数字调制识别新方法，该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零 中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville 分布幅度的最大值作为识别特征参数，并采用判决树分类器，实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。-This paper presents a generalized fractional Fourier transform and fractional lower order Wigner-Vill
The-Introduction-Of-OFDM-Spectrum
- 本文介绍了OFDM技术及其功率谱的，并通过仿真研究了OFDM的功率谱密度特点。在同样条件下，增大子载波数目，会使信号带宽增加，带外衰减加快，功率谱密度图形更加接近于矩形。另外，添加循环前缀将使离散峰值谱线的值略微增大。-This article describes the OFDM technology and its power spectrum, and to study the characteristics of the power spectral density of the OFD
PSD-plot
- Welch功率谱密度是用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计值。Welch法采用信号重叠分段、加窗函数和FFT算法等计算一个信号序列的自功率谱估计(PSD如上例中的下半部分的求法)和两个信号序列的互功率谱估计（CSD）。MATLAB信号处理工具箱函数提供了专门的函数PSD和CSD自动实现Welch法估计，而不需要自己编程。-method of power spectral density plot
SIMULATION-OF
- 真实路面的函数可以描述为路面不规则函数q=q(x,y)，其x和y坐标轴分别表示纵向和侧向轴。路面不平度被描述成具有高斯分布、稳态阶段、遍历性和零均值的随机过程。因此我们可以利用自己定义的单个轨迹和相干函数的二平行轨迹的功率谱密度来描述路面不平度。自定义的单轨迹功率谱密度可用如下方程描述：-In ride comfort research, it is important to simulate the vibration of automobile on uneven road. To buil
qweeqdw
- 随机信号的统计特性测试,均值、方差，相关函数（包括自相关、互相关函数）、频谱及功率谱密度算法.-The statistical properties of random signal test, mean, variance, correlation function (including autocorrelation, cross-correlation function), spectrum and power spectral density algorithms.
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- 基于循环统计理论, 对循环平稳信号进行处理, 主要研究了信号的二阶循环统计特性, 即循环自相关函数和循环谱密度, 指出循环自相关函数不为零的循环频率对应着信号中的某些故障, 并 可以对调幅信号进行解调. 通过循环频率扫描方法提取的调制源分布在循环频率域的低频段, 其结 果可用循环频率-频率- 循环谱密度的三维图表示. 用仿真信号对该方法进行验证, 并应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断, 可以有效地分离出所对应的故障特征频率.-Statistical theory based on
progream
- Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If a noise, its amplitude distribution obeys the gaussian distribution, and its power spectral density is uniformly distributed, has des
ASD
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
qwe
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
wer
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 -Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise.
QPSK-simulation-design
- 利用MATLAB 仿真工具设计出一个QPSK仿真程序，以衡量QPSK在理想信道、高斯白噪声信道和先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道三种方式的调制解调得到的功率谱密度、噪声曲线、星座图及误码性能,并对仿真结果进行了分析。-QPSK simulation design and Realization Based on MATLAB