此代码为博客文中代码,博文地址:https://blog.csdn.net/systemlsy/article/details/89373321,主要实现对JAVA的FFT(快速傅里叶变换)并对其进行带通滤波。
2021-11-11 14:16:43 8KB JAVA FFT 带通滤波
1
所需频率为 1kHz 和 1.7kHz。 它添加了高斯白噪声。 嘈杂的信号被带通过滤,然后是带阻。 滤波器和设计都带有 FIR Hamming Window 100 Tap,通过增加抽头数量可以更好。 随意尝试,您也可以插入自己的信号。
2021-11-10 10:49:04 2KB matlab
1
利用hfss10设计SIR微带带通滤波器,并进行相关参数仿真。
2021-11-09 14:46:34 10KB HFSS
1
巴特沃斯带通滤波器的matlab代码图像处理器 空间领域 亮度 对比 3x3低通 5x5低通 7x7低通 9x9低通 边缘检测高通 高升 整体直方图均衡 自适应直方图均衡 频域 低通-理想 低通-高斯 低通-巴特沃思 高通-理想 高通-高斯 高通-巴特沃思 高升 带通-理想 带通-高斯 带通-巴特沃思 带阻-理想 带阻-高斯 乐队停止-巴特沃思 形态过滤器 二进制蒙版-RGB 二进制蒙版-HSV 侵蚀 扩张 开场 闭幕 边界(测试版) 对象识别 如何运行程序 -重要的! 请确保在您的MatLab版本上安装了以下工具箱:-Image Processing Toolbox()请确保GitHub克隆的根文件夹中具有以下文件:-butterworth_high_center_f.m -butterworth_low_center_f.m -distance_from_center .m -ffilter.m -fft2_centered.m -gaussian_high_center_f.m -gaussian_low_center_f.m -homomorphic_gamma.m -idea
2021-11-07 17:39:10 355KB 系统开源
1
88MHZ-108MHZ带通滤波器 带外60DB 带内0.5DB
2021-11-05 11:03:03 32KB 88MHZ-108MHZ带通滤波器
1
西安电子科技大学物理B级实验报告,根据要求,设计所需要的带通滤波器,通过实验,通过信号发生器和示波器的应用,测试带通滤波器的各项性能
2021-11-04 20:22:19 155KB 带通滤波器 实验报告
1
巴特沃斯带通滤波器的matlab代码肌电图 注意:这是我多年未曾使用过的学校项目中的旧代码,太幼稚了。 使用面向对象的方法会更好。 信号处理位是声音,因此请使用它们作为灵感,但我不建议在此使用任何其他功能。 最好制作自己的处理脚本以使您能够理解和维护自己。 我不会对此代码进行任何更改,但是您可以提出有关信号处理方面的问题。 用于处理肌电图(EMG)信号的MATLAB函数和脚本。 最初是为了从CleveMed BioRadio中获取数据而编写的,用于比较哑铃按压和完美俯卧撑期间的三头肌和三角肌,因此某些事情(例如process脚本)是特定于此的,但是大多数事情对于任何EMG应用程序都适用。 内容 数据结构 肌电图结构 这些脚本利用结构在函数之间存储和传递EMG数据。 一个EMG结构具有以下元素: 元素 意义 signal EMG样本清单 time 与样本相对应的时间值列表,从0开始 l 信号的长度(样本数) starts “开始”事件标记的索引列表 stops “停止”事件标记的索引列表 n “开始”和“停止”事件标记的对数 fs 采样频率,单位:Hz 4维数组 process脚本将数据
2021-11-03 12:07:25 8KB 系统开源
1
第三章 无线大充电器的硬件设计 3.1 无线充电器的总体构成 本文设计的无线充电器主要包括 4 大模块。分别是整流滤波模块、逆变电 路模块、发射和接收模块、整流模块。下面是无线充电系统整体工作流程图。 图 3.1 无线充电系统的工作流程 3.1.1整流滤波电路 整流滤波电路要求有整流和滤波的功能。电路图如下所示: 图 3.2 整流滤波电路 整流电路我们采用的是整理效率较高的桥式电路 [8] ,这种电路由四只二极管 口连接成“桥”式结构。在四个二极管两两交替单向导通过程中实现全波整流。 桥式电路后面的二极管实现了滤波的功能。 在这个电路中,非极 性电容的耐压值和容量分别需 要满足公式: (3.1) 整流滤 波电路 发 射 线 圈 耦合 整流 电路 输出 为 合适 的 逆变 电路 发 射 线 圈 22)5.1~1( UUC 
2021-11-03 00:22:36 2.81MB 电磁感应
1
仿真
2021-10-27 22:02:49 156KB 仿真/MS14
1
使用以下方法处理原始数据:- -零相位带通数字滤波- 带 tukey 窗口的窗口- 从数据中删除最佳直线拟合线(去趋势) 函数 [Result]=Process_Raw_Data(Data,fs,Fc1,Fc2,FiltOrd1,FiltOrd2,TprRat) 输入数据:大小为 (Ndata,n) 的原始数据。 Ndata 是数据长度。 n 是通道数fs:采样频率Fc1、Fc2:高通和低通滤波器的滤波器截止频率FiltOrd1,FiltOrd2 : 高通和低通滤波器的滤波器阶数TprRat:tukey 窗口的窗口锥度比(典型值 0.05) 输出结果:处理后的数据大小为 (Ndata,n)
2021-10-26 18:58:09 2KB matlab
1