去噪声代码matlab 使用MATLAB进行FFT，FIR和去噪 信号和系统项目-02 FFT，FIR和降噪 Ivan Widjanarko-1806148706-计算机工程-电气工程-工学院-印度尼西亚大学 项目介绍 该项目是在MATLAB中以GUI的形式创建的。 用户可以在此程序上实时录制声音。 记录声音后，可以使用FFT （快速傅立叶变换）， FIR （有限脉冲响应）或去噪（消除记录中的噪声）来分析记录。 分析结果将以图表的形式描述滤波后的信号。 除此之外，用户还可以收听原始记录，FFT结果，FIR结果和Denoise结果。 还有一个退出选项可以退出程序。 该项目以提供吸引人的外观并易于用户使用的方式进行。 程序显示屏幕截图 初始显示 记录 降噪 快速傅立叶变换 冷杉 出口 源代码 对于此程序中的代码，可以从以下位置访问它

详细记述了关于FPGA中数字信号处理与工程应用实践中关于应用开发的有关代码实现以及工程中遇到的实际问题

决策级融合 在信息表示的最高层次上进行的融合处理。不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成预处理、特征抽取、识别或判断，以建立对所观察目标的初步结论，然后通过相关处理、决策级融合判决，最终获得联合推断结果，从而直接为决策提供依据。 因此，决策级融合是直接针对具体决策目标，充分利用特征级融合所得出的目标各类特征信息，并给出简明而直观的结果。 决策级融合优点： 实时性最好 在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策，因此具有良好的容错性。

目前，在转换器领域风头正盛的是GSPS ADC—也称RF ADC。凭借市场上采样速率如此高的转换器，奈奎斯特频率与五年前相 比提高了10倍。关于使用RF ADC的优势，以及如何使用它们进行 设计并以如此高的速率捕获数据，人们进行了大量的讨论。感谢JESD204x联盟。但是人们似乎忘了一件事情，即低直流信号。高性能模数转换器(ADC)之前的输入配置或者前端设计，对于实现所需的系统性能非常关键。通常重点在于捕获宽带频率，例如大于1 GHz的宽带频率。然而，在某些应用中，也需要直流或 近直流信号，并且受到最终用户的欢迎，因为它们也可以传输重要信息。因此，通过优化整体前端设计来捕获直流和宽带信号需要直流耦合前端，该直流耦合前端一直连接到高速转换器。 考虑到应用的本质，将需要开发一个有源前端设计，因为用于将信号耦合到转换器的无源前端和巴伦本身就已交流耦合。本文以实际系统解决方案为例，概述了共模信号的重要性，以及如何正确对放大器前端进行电平转换。……

DFT的matlab源代码频谱图 提取音频信号（wav）并将其转换为频谱图。 用Go编程语言编写。 安装 git克隆 例子 python3 sine_wav.py && ../../xigh/spectrogram/spectrogram -hamming -hideavg -bins = 256 sine.wav 用法 ./specgramgram [options] input_file.wav -preemp float64 set pre-emphasis parameter (0 means no pre-emp) -rectangle disable hamming window support -BG0 string set background color 0 (default "000000") -BG1 string set background color 1 (default "333") -BG2 string set background color 2 (default "447744") -FG0 string set forground color 0

Adaptive Signal Processing 自适应信号处理 清华大学 薛永林的

matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

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突发信号位置检测算法ERD 包括仿真MATLAB代码，仿真结果图以及参考文献。

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