“load_acq.m”会将 BIOPAC 的 AcqKnowledge (ACQ) 数据加载到包含 ACQ 头字段和数据矩阵字段的结构中。 它基于 BIOPAC 网站上的应用说明 #156（见附件）。 该注释提到：“本文档描述了 AcqKnowledge 3.9.x 或更低版本的所有 Windows 版本的文件格式”。 感谢 Nathan Vack 提供的开放 Python 源代码，该程序还可以读取 AcqKnowledge 4.0 和 4.1 数据（没有来自 BIOPAC 的文档）。 此程序不支持压缩数据。 用法：acq = load_acq(filename, [force_chan_by_chan_load]) acq - AcqKnowledge 文件结构，包含 ACQ 头字段和数据矩阵。 文件名 - BIOPAC 的 AcqKnowledge 文件 force_cha

生成随机伪码，使用PMF_FFT方法捕获

matlab程序波函数代码acq-工具 用于管理和分析通过 BIOPAC 的 AcqKnowledge 软件收集的生理数据的工具包。 介绍 MCIRCC 临床和临床前小组的大部分数据是使用 AcqKnowledge 软件包获取的，但是，MCIRCC 成员开发的许多工具和分析技术是在 MATLAB 和其他无法与 AcqKnowledge 一起使用的编程语言中实现的（ ACQ) 字段直接。 因此，这个存储库被设计为由 开发的优秀包的扩展，它将 ACQ 文件包装成与 MCIRCC 工具兼容的 MATLAB 结构。 随着存储库的增长，可能会添加在 MCRICC 项目中常见的其他转换和操作。 入门 要使用此存储库中包含的工具，请打开命令行窗口并使用以下命令克隆它： git clone https://github.com/bccummings/acq-tools 然后，创建一个 Python 3 虚拟环境并加载所需的包。 下面的代码将用户移动到存储库的目录中，然后构建并激活一个虚拟环境。 最后，它加载requirements.txt列出的所需依赖项。 cd acq-tools python3 -

CMMI v1.2中文版全套(ACQ+DEV+SVC)

这是一个简单的过滤器，用于导入使用 AcqKnowledge (biopac.com) 软件记录的生理信号。 它可以处理新的 (3.7.X) 可变采样率记录。 *.m 文件已完全注释，并且存档中包含示例数据文件。

软件接收机的捕获算法合集，包括 GPS: L1CA, L2CM, L2CL, L5I, L5Q.Galileo: E1B, E1C, E5aI, E5aQ, E5bI, E5bQ.BeiDou: B1I.提供完整的本地码生成算法和FFT捕获算法，并且提供标准本地码参考对照和真实信号，提供完整运行代码，只需要按照acqsource文件夹内容修改对应信号的本地码生成部分和initSettings.m中的对应参数即可运行出结果，是入门学习软件接收机的必备素材和参考。