应用电荷泵锁相环系统的等效噪声模型,分析电荷泵锁相环相位噪声在不同频率段的功率谱密度。据此得到相位噪声的功率谱密度与频率关系的模拟曲线。分析与模拟的结论指出环路噪声具有低通特性,而VCO噪声在低频区衰减明显,在设计锁相环路时需要综合考虑环路和VCO两种噪声的影响,然后才能确定环路带宽。该结论对于电荷泵锁相环的相位噪声与环路带宽设计具有一定的参考意义。

（1）高斯谱模型 高斯谱的表达式如下所示： 2 3 ( ) exp( ( ) )d dB f f W f a f    (5-16) 其中， a为一个常数，它的取值为 1.665，以使得 3 ( / 2) 0.5 dB W f  ； d f 是杂波的中 心频率，代表了杂波的平均多普勒频率，也可以理解为杂波的平均速度； 3dB f 为 两个半功率点之间的频率带宽。在进行地杂波相关模型建立时，我们一般把 0 f 取 为 0， 3dB f 约为风速的 3%。 公式（5-16）也可以表示成如下形式： 2 2 ( ) exp[ ( ) / 2 ] d c W f f f    (5-17) 2 c  表示地杂波频率分布的均方根值，它与散射体速度分布的均方根值 v  有如下的 关系 2 v c     。 （2） n次方谱模型 n次方功率谱的表达式如下所示： 3 1 ( ) 1 ( / ) n dB W f f f   (5-18) 其中， n为正整数，取值范围在 2-5 之间， 3n  即为立方谱， 2n  即为平方谱。 3dB f 为两个半功率点之间的频率带宽，杂波谱方差 3 1.33exp(0.2634 ) dB f v ， v 为 风速。 杂波的功率谱特性通常与环境、杂波的性质等因素相关。在本文中我们主要 考虑的是在地面雷达背景下的杂波模型建立，而该雷达的典型杂波环境有草地、 灌木、树林、庄稼地等。因而我们采用高斯谱这种典型杂波谱模型进行建模仿真。 地杂波功率谱如图 5-2 所示。 对于高斯分布的杂波谱，影响谱峰高度和杂波谱宽度的一个主要因素就是高 斯分布的方差，也就是公式（5-18）中的 3dB f ， 3dB f 越小，杂波谱越集中，谱峰高 度越高。

matlab开发-单峰双峰谱的统一模型。计算作为hs、te、han^2和dtn函数的Um波谱

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matlab脑电功率谱代码脑电图的网络动力学测度 Rosch等人（2017）随附的代码：健康和癫痫性发展中大脑的网络动力学。 该存储库包含可用于重现分析以识别不同静态EEG模式之间网​​络动态差异的代码。 该代码用于上述手稿，以描述网络动力学异常，该异常表征了两种严重的早期婴儿严重癫痫综合症，即Ohtahara综合征和West综合征/小儿痉挛。 运行代码时，您需要下载并解压缩文件夹，并在ee_housekeeping函数中定义家庭文件夹。 该代码在Matlab上运行（已通过2016b测试），并且需要多个工具箱才能运行： -根据现有傅立叶频谱生成综合时间序列（包含在此回购协议中） -估计二维图像的清晰度（包含在此版本库中） -提供不同的调色板（包含在此仓库中） -在缓慢的计算步骤中轻松可视化进度（包含在此回购中） -对于EEG信号的过滤，此代码依赖于作为标准SPM分发的一部分提供的现场旅行； 可以很容易地用您选择的另一种过滤方法代替（此处不包括SPM ） 此存储库中包含的自定义例程 该资料库包括许多不同的例程，这些例程可以手动运行，以说明针对上述手稿执行的不同分析步骤。 其中大多数将产生

基于谱减方面的语音增强算法 效果不错 还有待改进

冲击响应谱（SRS）允许根据动态振动系统的最大响应来估计瞬态加速度信号。 它的起源可能源于土木工程和地震激励问题，即建筑物的地震响应，请参阅Clough Penzien1975。SRS是一个频谱，即根据频率给出最大加速度响应的曲线。 它来自于一个由基础激励（即加速度）激励的1块弹簧阻尼器振动系统。 freesrs计算冲击响应谱（SRS），是一个包含Python和Fortran文件的小型库。 Fortran文件由•SmallwoodFilter.f和•GenShockTimeHistories.f组成。它们使用舒适的f2py工具链接到Python。 最新版本是2.1.0，现在包括可以通过setup.py执行完整安装的功能。 库（.pyd）和可执行文件具有

【Matlab】音频信号谱分析及椭圆滤波处理（音频资源）

完整可用的高阶谱分析工具箱，hosademo运行正常可用，已经在matlab R2012a上正确运行，应该也适用于其他更高版本的matlab

针对卫星导航欺骗干扰识别问题，提出了基于Wigner对角切片谱的特征提取算法。由于Wigner对角切片谱（DS-WB）存在交叉项及算法复杂度较高等不足，算法定义了基于Choi-Williams核函数的Wigner对角切片谱的分布熵、奇异值熵、均值及其对数和构成四维特征矢量，并通过支持向量机（SVM）实现欺骗干扰识别。算法具有特征矢量维数低，且在低信噪比条件下能达到较高识别率的优点。软件仿真与硬件实验相结合验证了算法的有效性与优越性。在信噪比分别为5 dB和-4 dB时，软件仿真与硬件实验的正确识别率可达90%以上。与基于双谱提取的特征向量相比较，基于DS-WB的特征向量具有更好的识别性能与鲁棒性。