数字信号处理分析下载链接在文末软件介绍本软件通过MALTAB中的GUI制作了一个界面。主要功能包括产生数字信号（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、8PSK等）、读取wav文件，画信号的功率谱、频谱、语图，计算信号的瞬时参数（瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率），画信号的矢量图（星座图）、循环自相关，小波变换与小波分解，信号载波频率、带宽、码元速率估计，调制方式识别等。
1 ．信号隔离的目的在于从电路上把干扰源和易受干扰的部分隔离开来，使测控装置与现场仅保持信号联系，而不直接发生电的联系。隔离的实质是把引进的干扰通道切断，从而达到隔离现场干扰的目的。测控装置与现场信号之间、弱电和强电之间，常用的隔离方式有光电隔离、继电器隔离、变压器隔离、隔离放大器等。另外，在布线上也应该注意隔离。 2 ．光电耦合器件将发光元件和受光元件组合在一起，通过电 -
光
-
电这种
一、背景盲信号分离的研究源自Jutten与Herault于1991年发表的论文。Comon于1994年提出盲信号分离的独立分量分析方法。正是他们的开拓性工作极大地推动了盲信号分离的研究，使得盲信号分离成为近30多年来信号处理界、机器学习界与神经计算界的一个研究热点。以广泛的应用为背景，盲信号处理的理论与方法获得了飞速的发展，同时也有力地促进和丰富了信号处理、机器学习和神经计算的理论及方法的发展，并
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2024-07-13 15:37:36
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盲信号分离涉及到的相关概念1、盲信号分离指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。通常观测到的混合信号来自多个传感器的输出，并且传感器的输出信号独立性（线性不相关）。盲信号的“盲”字强调了两点：1)原始信号并不知道；2)对于信号混合的方法也不知道。在大多数的研究中 ,只讨论线性混合模型，当混合模型为非线性时 ,一般是无法从混合数据中恢复源信号的 ,除非对信号和混合模型有进一步的先验知
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2023-12-04 19:45:57
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参考论文：《杂波环境下雷达信号处理的SystemVue建模与仿真方法研究》，作者：尹园威等雷达工作的电磁环境越来越复杂，充斥着各种杂波、噪声及干扰，如何从回波中提取到有效信息，准确、快速地检测到目标就显的至关重要。为了解决这一问题，各种先进的雷达信号处理技术不断应用于雷达设计中，导致雷达信号处理系统越来越复杂，如何在雷达上合理的应用不同的雷达信号处理技术就成了雷达研制人员必须解决的问题。雷达信号处
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2023-12-04 14:17:52
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文章目录一、基本概念1. 数电中关于时序逻辑电路的分类2.Mealy型电路和Moore型电路的区别3.Mealy型有限状态机和Moore型有限状态机的框图二、一个简单的序列检测：可重叠，不可重叠的Mealy型和Moore型状态图1.可重叠的Moore型状态图2.不可重叠的Moore型状态图3.可重叠的Mealy型状态图4.不可重叠的Mealy型状态图一、基本概念1. 数电中关于时序逻辑电路的分类时
在EEG/ERP研究中，最令人头痛的问题之一是各种干扰和噪声信号混入到EEG/ERP信号中，因此，数据分析的第一步其实就是去除不同形式的伪迹信号。这些不同形式的干扰和噪声，有些可以在EEG数据采集时尽量避免甚至消除掉，而有些只能在后续的预处理中去除。此外，由于滤波、ICA等操作会不同程度造成EEG信号的“形变”，因此，有一个潜在的原则是：尽量在EEG信号采集时减少干扰保证采集到高质量的信号，减少后
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2024-10-08 20:39:58
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- 算法简介该算法是2004年由Felzenszwalb发表在IJCV上的一篇文章，主要介绍了一种基于图表示（graph-based）的图像分割方法。图像分割（Image Segmentation）的主要目的也就是将图像（image）分割成若干个特定的、具有独特性质的区域（region），然后从中提取出感兴趣的目标（object）。而图像区域之间的边界定义是图像分割算法的关键，论文给出了一种在图表
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2024-07-07 12:38:05
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# 雷达信号与机器学习的结合
雷达信号是通过发射电磁波并接收其反射返回所获得的信息，是一种高效的探测手段，广泛应用于气象、航空、交通等领域。随着机器学习技术的发展，雷达信号处理的方式也发生了革命性变化。本文将探讨雷达信号的基本原理与机器学习的结合，并通过代码示例进行演示。
## 雷达信号基本原理
雷达系统通常由发射器、接收器和信号处理单元构成。发射器发出电磁波，经过反射物体后返回，接收器接收
原创
2024-10-18 07:36:44
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# 机器学习信号处理的入门指南
机器学习在信号处理中的应用日益广泛，能够帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息。对于刚入行的小白来说，以下是一个基本的流程和实现步骤，从准备数据到最终结果可视化。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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3.1 概述 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含的各种信息。一般而言语音处理的目的有两种：一种是对语音信号进行分析，提取特征参数，用于后续处理；另一种是加工语音信号，例如在语音增强中对含噪语音进行背景噪声抑制，以获得相对“干净”的语音；在语音合成方中需要对分段语音进行拼接平滑，获得主观
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2024-10-22 08:30:48
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目 录1. 小波消噪原理2. 小波阈值消噪步骤3. 参数选择（1）小波基的选择（2）分解尺度的选择（3） 阈值的选择（4）阈值函数的选择4. 语音消噪中的实例运用5. 小波消噪matlab代码分析（1） 函数介绍（2） 参数选择（3）SNR择优（重点！）（4） 择优消噪（5） 代码实现1. 小波消噪原理 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间
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2024-02-23 13:59:52
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Achievements provide the only preasure in life.静态时序分析（Static Timing）是数字 IC 设计中不可避免的话题，也是一个菜鸟成长必须掌握的技术。本文先总结 STA 中常见的定义、名词等。Clock时钟是数字电路的动力系统，可以说数字电路中最重要的信号就是时钟信号了。一般时钟信号的时序特性分为：偏移 Skew抖动 Jitter占空比时钟 D
机械设备状态监测和故障诊断的实质是对机械设备的运行信息进行识别，关键技术是怎样尽早识别故障的症状。在故障发生的早期，故障相对较轻微，对机械系统所造成的影响小，维修成本相对低。如果故障在早期未被诊断出来或未受到足够重视，当早期故障或微小故障发展并积累到一定程度时，就会引发机械系统的重大甚至灾难性的故障。所以故障发现得越早，越有利于机械设备的安全运行。准确获取与判别反映机电设备运行状态的特征信息，特别
# 通过机器学习信号增强
随着科技的进步，机器学习在信号处理领域发挥着越来越重要的作用。通过机器学习，我们可以有效增强信号，提高其质量，为后续的分析和处理打下良好的基础。本文将简要介绍机器学习信号增强的基本原理，并通过代码示例展示其应用。
## 什么是信号增强？
信号增强是指通过某种技术手段提高信号的质量，使其更易于分析。例如，在通信、音频处理以及医学成像等领域，信号质量往往会受到干扰，这时
在讲雷达波形之前，我们已经对automotive radar中的三个基本估计：距离，速度和方位先后进行了介绍。 下面给出了一些常见的雷达波形，这些波形各自具有不同的雷达性能指标，比如距离分辨率，速度分辨率，角度分辨率，SNR，探测到目标的概率等等。而雷达波形的选择则直接影响到这些指标的实现。每种波形有分别具有不同的特点。所以，在实际中的应用中，无论是CW，FMCW，SFCW(
基于高斯分布的 MMSE 语音增强算法估计帧移：帧移后的每一帧信号都有上一帧的成分，防止两帧之间的不连续。语音信号虽然短时可以认为平稳，但是由于人说话并不是间断的，每帧之间都是相关的，加上帧移可以更好地与实际的语音相接近。加窗：由于直接对信号（加矩形窗）截断会产生频率泄露，为了改善频率泄露的情况，加非矩形窗，一般都是加汉明窗，因为汉明窗的幅频特性是旁瓣衰减较大，主瓣峰值与第一个旁瓣峰值衰减可达40
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2023-11-15 19:11:36
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控制总线主要用来传送控制信号和时序信号。控制信号中，有的是微处理器送往存储器和输入输出设备接口电路的，比如：读/写信号、片选信号、中断响应信号等；也有是其它部件反馈给CPU的，比如：中断申请信号、复位信号、总线请求信号、设备就绪信号等。概念在控制总线中，依靠该信号为媒介来实施对计算机信号的控制。对CPU而言，控制信号既有输出，又有输入。常见的控制信号 时钟用来同步各种操作。 复位初始化所有
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2024-08-14 09:46:43
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本文为德国埃尔兰根纽伦堡大学的博士论文，共184页。音乐信号很复杂。当音乐家们一起演奏时，他们的乐器声音叠加在一起形成一个单一的复杂声音混合体。此外，即使是单个乐器的声音也可能已经包含了谐波、冲击、类噪声和瞬态性质的声音成分。音乐信号处理任务的复杂性，包括如时间尺度调整、延长或压缩音乐信号的持续时间或音乐源分离等。因此将音乐记录分离成与单个乐器相对应信号的任务通常直接来源于音乐的复杂性。在这篇论文
平均值平均值为所有抽样值加起来，除以总点数。平均值计算公式如下： 在电子学中，平均值被称为直流(DC)值。所谓直流，即频率为0的分量。通过傅里叶变换公式也可以得到上述公式。实际上就表示了信号中直流分量的大小。标准偏差那么，交流分量的大小如何表示？ 用原信号减去直流分量。即 ，其表示了每个点上交流分量的大小。 被称为偏差。那么总的交流分量大小怎么表示？ 一种是平均偏差： 一种是标准偏差( )： 在统
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2024-01-12 06:14:16
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