可以看看 其中要加入输入输出 只需要加入 cin《《path cout《《path 就可以运行得到自己的结果

matlab工具箱，用于生成有色噪声，功率谱计算，作图等

Cirq是一个Python库，用于编写，操纵和优化量子电路，并在量子计算机和仿真器上运行它们。 安装和说明文件 Cirq文档可从。 最新的cirq的预发行版本的文档（跟踪存储库的master分支；如果pip install --pre cirq会得到什么），可从。 最新的cirq稳定版本的文档（通过pip install cirq获得的pip install cirq ）可从。 有关Cirq的最新新闻，请注册！ 你好Qubit 一个简单的示例，可以帮助您入门和运行： import cirq # Pick a qubit. qubit = cirq . GridQubit ( 0 , 0 ) # Create a circuit circuit = cirq . Circuit ( cirq . X ( qubit ) ** 0.5 , # Square root of

基于高阶正交幅度调制(QAM)和大线宽相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统, 提出了一种在时域进行无迹卡尔曼滤波(UKF)的相位噪声补偿算法。该算法在接收端基于训练符号频域卡尔曼滤波实现信道均衡, 用较小的频域导频数据开销进行频域扩展卡尔曼滤波, 先补偿公共相位误差(CPE)噪声, 然后将CPE噪声补偿之后的数据在时域进行载波间干扰(ICI)相位噪声粗补偿。对相位噪声粗补偿后的频域数据进行预判决, 结合接收端原始时域数据, 在时域对判决后的数据进行UKF以实现ICI相位噪声的精细补偿。对精细补偿之后的频域数据再进行相位噪声粗补偿并进行迭代运算, 极大地提高了相位噪声的补偿效果。对50 Gbit·s-1的CO-OFDM系统进行了传输距离为100 km的仿真, 与其他算法相比, 所提算法的频谱利用率极高, 且具有较好的补偿效果。对激光器线宽为700 kHz且调制方式为32QAM的传输信号进行二次迭代后, 所提相位噪声补偿算法的误码率性能仍可达到前向纠错上限。所提算法促进了大线宽CO-OFDM系统在长距离接入网和城域网中的应用。

用法： 抖动 = Pn2Jitter(f, Lf, fc) 输入： f：频率矢量（相位噪声断点），以Hz为单位，行或列。 Lf：相位噪声矢量，单位为 dBc/Hz，与 f 相同的维度、大小（）。 fc：载波频率，以Hz为单位。 输出： 抖动：RMS 抖动，以秒为单位。 相位噪声数据可以来自图形信息或实际测量数据。 注释标题文档提供了多个使用示例，并与应用笔记、网站、Excel 工作表和专用相位噪声实验室测量设备中提供的其他相位噪声抖动计算器进行比较。 例子： >> f = [10^0 10^1 10^3 10^4 10^6]; Lf = [-39 -73 -122 -131 -149]; >> 抖动 = Pn2Jitter(f, Lf, 70e6) 抖动 = 2.3320e-011 给出了相同数据集计算的其他四个示例，范围从 21.135 到 24.56ps。 更多数据集示例

Op-Amp-Noise-Calc-Sim-Meas-TG92309 全105页Op-Amp Noise Calculation and Measurement 运放噪声计算和测量 Art Kay Senior Applications Engineer Texas Instruments Inc –Tucson kay_art@ti.com

利用MATLAB设计经典的雷达数字信号处理。该系统具备对雷达目标回波的处理能力，能够从噪声中将目标检测出来，并提取目标的距离、速度、角度信息。

两步降噪 (TSNR) 技术消除了恼人的混响效应，同时保持了决策导向方法的优势。 然而，包括 TSNR 在内的经典短时降噪技术会在增强语音中引入谐波失真。 为了克服这个问题，实现了一种称为谐波再生降噪 (HRNR) 的方法，以改进用于计算频谱增益的先验 SNR，如 Plapous 等人提出的那样，能够保留语音谐波。 （“用于语音增强的改进的信噪比估计”，IEEE Transactions on ASLP，第 14 卷，第 6 期，第 2098 - 2108 页，2006 年 11 月）。 %% 带有嘈杂语音文件 car.wav 的示例>> [x,fs] = audioread('car.wav'); >> [out,~] = WienerNoiseReduction(x,fs,10000) % 前 10000 个样本是噪声样本（不含语音） >> soundc(out(1:122000)

很好地参考资料

使用频谱门控降低python中的噪声 该算法基于的一种降噪效果（但并非完全再现）（） 该算法有两个输入： 包含音频剪辑的典型的噪声的噪声的音频剪辑（可选） 包含要删除的信号和噪声的信号音频片段 算法步骤 在噪声音频片段上计算FFT 统计信息是通过噪声的FFT计算得出的（频率） 基于噪声的统计信息（和算法的期望灵敏度）计算阈值 通过信号计算FFT 通过将信号FFT与阈值进行比较来确定掩码 使用滤镜在频率和时间上对蒙版进行平滑处理 掩码被叠加到信号的FFT中，并被反转 安装 pip install noisereduce noisereduce可以选择使用Tensorflow作为后端来加快FFT和高斯卷积。 它未在requirements.txt中列出，因为（1）它是可选的，并且（2）tensorflow-gpu和tensorflow（cpu）都与此软件包兼容。 该软件包需要所有