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对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识
- matlab在系统辨识中的应用此处为对具有随机噪声的二阶系统的应用的源代码及运行后结果（包括图像）-Matlab system identification in the application is right here for the second random noise of the system source code and running after the results (including images)
数字基带传输系统的MATLAB仿真实现
- 一个简单的数字基带传输系统的MATLAB仿真实现源代码,包括: 一、A/D转换 二、码型变换(AMI码) 三、随机噪声信道的MATLAB仿真实现 四、抽样判决的MATLAB仿真实现 五、码型反变换 六、D/A转换
产生高斯白噪声
- 产生高斯白噪声，标准差和期望都固定，如N=f（0.1，2），这种形式的，随机产生40个,Generated white Gaussian noise, standard deviation and expectations are fixed, such as N = f (0.1,2), this form of randomly generated 40
kl.rar
- matlab下KL变换,用于去除随机噪声,KL transform
FIR.rar
- 用窗函数法hamming设计的FIR数字低通滤波器，能够实现心电信号中随机噪声的去除,Hamming window function method with the design of FIR digital low-pass filter, ECG can be achieved in the removal of random noise
MATLAB
- 产生长度为1000的标准正太分布的随机信号，画出时域波形及频谱； 采用u=255的非均匀PCM编码，每符号为8bit，画输入-输出关系图； 计算信号量化噪声比（SQNR）； 信道误码率为10-3； 解码，并画出u律反变换后的信号时域波形及频谱。 扩展要求： 采用均匀PCM、量化级数可变、信道误码率可变。 - have a standard len
ffs
- 在matlab环境下仿真随机信号，括号内为内容（正弦信号、白噪声信号、正弦信号附加白噪声三种信号形式） 的代码，计算该随机信号的相关函数和功率谱-In the matlab simulation environment, random signals, the contents of brackets (sinusoidal signal, white noise signal, sine wave signal form of three additional white noise
baizaosheng
- 可以产生白噪声，体现了随机现象，欢迎大家使用，-Can generate white noise, reflecting a random phenomenon, welcome to use,
filter-deniose
- matlab下实现降噪，功率谱计算。％程序中设定采样点数为256个，采样频率为10000hz， ％输入信号为随机噪声和两个正弦的合成信号 ％设定的滤波器的截止频率为3500hz ％通过挈比雪肤滤波器，运行程序，比较滤波前后的频域波形 ％滤波去除了高频信号-matlab achieve noise reduction, power spectrum calculation. Sampling procedure set for 256 points, the sampling f
rsd1
- 单频加白噪声的随机信号分析模型，包括经典的周期图法和AR模型-Add single-frequency white noise random signal analysis model, including the classic periodogram and AR model
8psk
- 1、 产生等概率且相互独立的二进制序列，画出波形； 2、产生均值为0，方差为1的加性高斯随机噪声； 3、进行8PSK调制，画出波形； 4、进行蒙特卡罗分析； 5、解调8PSK，画出眼图。-1、Produce equal probability and independent of each other binary sequence, draw waveform 2、Generate mean 0, variance 1 of the additive Gaussian ra
matlab
- 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】模糊神经网络解耦M
noisefiltered
- 产生随机噪声加人信号，并对产生的噪声进行滤波和酒信号进行FFT-Generate random noise added to the signal, and noise generated by the signal filtering and FFT wine
imageprocess
- 基于未改进中值滤波的图像随机噪声的滤除程序-Not improve the median filter based on images of random noise filtering procedure
De-impulsenoise
- 在一段音频信号中加入了随机噪声，用matlab编程实现去噪!-This File shows an example for denoising via hard thresholding of Fourier coefficients.
deletenoise
- 读入需要的语音文件（wav格式），进行频谱分析，对其加入随机噪声，然后进行降噪处理，降噪处理前后效果较佳-Need to read the audio files (wav format), spectral analysis, it added random noise, then noise reduction, noise reduction before and after treatment was better
Matlab-FIR
- FIR低通滤波器设计，运行通过，通过改变滤波器参数，可以得到不同阶数的滤波器，加有随机噪声的语音信号通过滤波器后会有很大改善。-FIR low-pass filter design, to run through, can be obtained by varying the filter parameters, the number of filters of different orders, and added with the random noise of the speech sig
matlab
- 对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识，进行标幺化以后系统的参考模型差分方程为 (7.90) 式中， 为随机噪声。由于神经网络的输出最大为1，所以，被辨识的系统应先标幺化，这里标幺化系数为5。利用图7.5正向建模(并联辨识)结构，神经网络选用3-9-9-1型，即输入层i，隐层j包括2级，输出层k的节点个数分别为3、9、9、1个； -Model identification of two order systems with stochastic noise
BP
- 分别对有随机噪声和无噪声的16进制数字进行学习，最后达到精准识别的效果(Respectively, the random noise and noise free 16 digit learning, and finally to achieve accurate identification results)
噪声分析
- 正态分布、均匀分布随机噪声分析，通过画出正态分布、均匀分布随机噪声的频谱、功率谱、一维概率密度、自相关函数对噪声进行分析。(Random Noise Analysis of Normal Distribution)