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ch2
- 第2章 信号变换 67 2.1 Z变换及MATLAB实现 67 2.1.1 Z变换的定义 68 2.1.2 Z变换的收敛域 68 2.1.3 Z逆变换 70 2.1.4 Z变换的性质 72 2.1.5 Z变换的工程应用 74 2.2 Chirp Z变换及MATLAB实现 77 2.2.1 Chirp Z变换的定义 77 2.2.2 Chirp Z变换的计算方法 79 2.2.3 Chirp Z变换的MATLAB实现 80 2.3 离散傅里叶变换及MAT
Wavelet
- 小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究-Wavelet Transform and Fourier transform in signal denoising Comparative Study
szxhxt
- 数字信号处理习题详解,包很多变换运算,数字滤波多种算法运用等.-Exercises explain digital signal processing, packet transform a lot of computation, a variety of digital filtering algorithm used.
szjdyccs
- 针对数字信号通过基带系统远程传输问题, 分析了对信号进行编码和频谱变换的原理。在系统结构设计的基础上, 重点介绍了采用FPGA 编程实现基带信号编码、频谱变换、位定时提取的过程, 给出了关键环节的仿真波形。利用伪码对实际系统进行了测试, 证明能可靠地完成基带信号的传输。-For digital signal through the base-band system long-distance transmission problem, analysis of the signal coding
SSB
- MATLAB实现信号的单边带调制 希尔伯特变换-MATLAB and the signal is single sideband modulation Hilbert transform
ziliao
- 信号序列的DFT本身就是信号频谱的采样集，所以DFT可直接用于分析信号的频谱。快速傅立叶变换是一种有 效、实用的信号DFT算法。文章通过对DIT－FFT算法的详细分析，提出了一种计算机软件仿真信号频谱分析方案，并给出了 关键算法的C 语言程序。-Signal sequence of the DFT spectrum of the sample itself is a set of signals, so the DFT can be directly used to analyze th
digital-signal-processing-with-C
- 一本从C语言的角度讲述数字信号处理编程的书籍，对于数字信号处理中诸如DFT，FFT变换等非常重要的部分都有详细介绍，并附有C代码。-A perspective from the C language programming about books digital signal processing for digital signal processing such as DFT, FFT transform has a very important part of the details, a
Dispossal-of-signal-in-time-domain
- 讲述如何使用matlab进行基本的信号变换，包括傅里叶变换，卷积。使用矩阵的方式进行傅里叶变换，避免了使用matlab函数运算功能带来的大量时间浪费-How to use matlab to basic signal conversion, including the Fourier transform, convolution. Matrix Fourier transform, to avoid a lot of time wasted matlab function computing
DIT_FFT
- 数字信号处理，快速傅里叶变换，基2-DIT-FFT.很好用！-Digital signal processing, fast Fourier transform, the base 2-DIT-FFT. Good use!
FFT-sinusoidal-signal-frequency-
- 插值快速傅里叶变换FFT估计正弦信号频率的精度分析-Interpolated fast Fourier transform FFT to estimate the accuracy of the sinusoidal signal frequency analysis
OFDM
- 针对在无线电监测和认知无线电系统中,信号参数估计这一重要问题,证明了OFDM信号具有循环平稳性的必要条件是加循环前缀或有非矩形脉冲成型,并以线性周期时变变换(LPTV)模型为基础,推导了OFDM信号的循环谱表达式-For radio monitoring and cognitive radio systems, signal parameter estimation of this important issue, the necessary condition for the OFDM sig
fft
- 数字信号处理 FFT变换的应用 快速卷积 ，高斯序列 三角序列 反三角序列-The FFT transform digital signal processing applications fast convolution Gaussian sequence triangle sequence anti-triangular sequence
Block-DCT-transform
- 分块DCT变换，基于压缩感知信号的压缩。详细阐述了信号基于DCT分块的变换算法。为后面的信号压缩和恢复做铺垫。-Block DCT transform based on compressed sensing signal compression. Elaborates the signal based on the sub-block of DCT transform algorithm . For the following signal compression and pave the wa
Noise-reduction-algorithm
- 对设备进行故障诊断的主要方法就是测量故障 设备的振动或噪声, 并对其进行分析, 从而找出故障原因。然而振动或噪声信号中除了对分析故障有用的信息外, 还有大量的噪声成分。只有有效地滤除噪声, 才能获得有用的信息, 从而得到可靠的分析结论。传统的滤噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器, 滤掉噪声频率成分。但对于短时瞬态信号、非平稳信号、含宽带噪声的信号, 采用传统处理方法有着明显的局限性。小波变换为信号去噪提供了一种有效的方法, 小波阈值去噪具有传统方法不可比拟的优越性。但是小波分解的频域重
Local-waveanalysis-of-the-law
- 为了克服傅氏变换不能同时保留信号的时间 信息和频率信息的缺点,人们引进了局域波法，它是最近发展起来的处理非线性、非平稳信号的时频分析方法,通过对信号局部特征出发,直接由信号本身构造基函数,具有良好的局部适应性-In order to overcome the Fourier transform of the shortcomings of the time and frequency information of the signal can not be reserved, the int
dsp-codes
- dsp means digital signal processing it contain different codes like codec( coder+ decoder) fft = fast fourer transform
Digital-Signal-Report
- 这个是我数字信号处理这门课的课程设计,文件包括用matlab编写的代码和设计报告.这个设计包括卷积演示程序、采样定理演示程序、模拟滤波器设计演示程序、设计切比雪夫I型低通滤波器、切比雪夫I型低通滤波器、双线性变换法设计巴特沃斯低通数字滤波器、用凯塞窗设计高通滤波器-This is my digital signal processing the course of the curriculum design, preparation of documents including the use
DTFT-Transform
- 数字信号处理中的基本DTFT变换代码，有非常详尽的解说和推导过程-Digital Signal Processing DTFT fundamental transformation code, a very detailed explanation and derivation
Modern-signal-processing
- 该书详细介绍现代信号处理的常用变换方法，包括小波变换，短时傅里叶变换，s变换等-The book details commonly used transform modern signal processing, including wavelet transform, short time Fourier transform, s transform
Laplace-transform
- In this code laplace transform of a signal is explained