基于Labview的频谱细化分析方法基于Labview的频谱细化分析方法

【资源内容】本资源利用MATLAB编程实现了Chirp-Z变换细化频谱结构。 【适用对象】信号处理、雷达专业等学生。 【仿真内容】以加噪的单/双频信号（可扩展到更多频率）为分析对象，信号、系统参数设置如下： f1:50 kHz， f2:52 kHz，FFT为2048点， fs:5 MHz；Chirp-z取2048个样本点，512点Chirp-Z 变换，频率范围为10～160 kHz。以上所有参数都可以随意变更。 【代码风格】注释清晰，思路清晰，非常适合入手。 【注意】若打开MATLAB文件后出现注释乱码，第一时间查看文件：Read-First注释乱码解决办法.txt 内的解决办法。 感谢支持原创！

关于5G波束细化流程的图形化描述，比较形象

matlab的边缘细化算法及例子，原理基本上是基于RGB图像的输入

改程序实现了二值图像边缘线的细化，该算法不同与matlab工具箱中的细化函数，效果更好，值得研究！

该实现（C++实现）是在查表法的基础上进行优化后的结果，结果比较完美，且效率较高，适合学习；详细分析见：https://blog.csdn.net/weixin_47156401/article/details/122287851?spm=1001.2014.3001.5502

细化KPI指标培训.ppt

案件管理系统需求细化文档.pdf

利用MATLAB实现了频谱细化，采用的方法是FFT+FT，实验结果表明经过细化后的频谱有更高的频率分辨率

hilditch.m是hilditch细化算法。 RC_unwrap.m是逐行逐列去包裹算法。 least_unwrap.m是最小二乘去包裹算法。 FTP.m是利用傅里叶变换提取相位。 sincosfilter.m是正余弦滤波算法。