基于广义互相关函数的时延估计算法引入了一个加权函数，对互功率谱密度进行调整，从而优化时延估计的功能。
根据加权函数的不同，广义互相关函数有多种不同的变形，其中广义互相关-相位变换方法（GeneralizedCrossCorrelationPHAseTransformation，GCC-PHAT）方法应用最为广泛。
GCC-PHAT方法本身具有一定的抗噪声和抗混响能力，但是在信噪比降低和混响增强时，该算法功能急剧下降。
研究表明麦克风对的GCC-PHAT函数的最大值越大则该对麦克风的接收信号越可靠，也就是接收信号质量越高。
更多说明参见本人博客：https://blog.csdn.net/qq_31556747/article/details/90242097
根据加权函数的不同，广义互相关函数有多种不同的变形，其中广义互相关-相位变换方法（GeneralizedCrossCorrelationPHAseTransformation，GCC-PHAT）方法应用最为广泛。
GCC-PHAT方法本身具有一定的抗噪声和抗混响能力，但是在信噪比降低和混响增强时，该算法功能急剧下降。
研究表明麦克风对的GCC-PHAT函数的最大值越大则该对麦克风的接收信号越可靠，也就是接收信号质量越高。
更多说明参见本人博客：https://blog.csdn.net/qq_31556747/article/details/90242097
2015/5/22 20:01:12
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文章介绍了动态系统仿真软件SystemView.并借助软件对GMSK的调制系统在一般的数据率情况下的功率谱密度，抗噪声功能，以及误码率进行仿真分析。
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
2022/9/28 11:00:24
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文章介绍了动态系统仿真软件SystemView.并借助软件对GMSK的调制系统在一般的数据率情况下的功率谱密度，抗噪声功能，以及误码率进行仿真分析。
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
2022/9/28 10:58:14
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系统的开发平台为MATLAB7.1，运行平台为WindowXP。
杂波模拟也就等于模拟同时具有特定的概率密度(PDF)和功率谱密度(PSD)的随机过程。
本设计首先用M文件S函数编写了十二种常用的杂波模块（包括Rayleigh分布、LogNormal分布、Weibull分布、K分布的Gaussian谱、Cauchy谱、AllPole谱杂波模块），然后用SIMULINK里面自带的一些模块建立一个雷达系统，把杂波模块放进雷达系统中进行仿真。
最后用M文件编写程序改变杂波中的标准差，画出漏检测概率曲线图，并对雷达系统进行功能分析。
杂波模拟也就等于模拟同时具有特定的概率密度(PDF)和功率谱密度(PSD)的随机过程。
本设计首先用M文件S函数编写了十二种常用的杂波模块（包括Rayleigh分布、LogNormal分布、Weibull分布、K分布的Gaussian谱、Cauchy谱、AllPole谱杂波模块），然后用SIMULINK里面自带的一些模块建立一个雷达系统，把杂波模块放进雷达系统中进行仿真。
最后用M文件编写程序改变杂波中的标准差，画出漏检测概率曲线图，并对雷达系统进行功能分析。
2021/2/23 19:34:18
unknown
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AR模型的谱估计是现代谱估计的主要内容：1．AR模型的Yule—Walker方程和Levinson-Durbin递推算法；
Burg算法：；
3.改进的协方差法；
AR模型阶数P的选择：MATLAB中AR模型的谱估计的函数说明：1．Pyulear函数：2．Pburg函数：3．Pcov函数：4.Pmcov:
Burg算法：；
3.改进的协方差法；
AR模型阶数P的选择：MATLAB中AR模型的谱估计的函数说明：1．Pyulear函数：2．Pburg函数：3．Pcov函数：4.Pmcov:
2018/9/23 3:30:32
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1.16QAM调制解调；
2.512个子载波构成一个OFDM符号；
3.带循环前缀和循环后缀；
4.OFDM信号加窗（rcos）；
5.OFDM信号功率谱以及发送接收误码率分析；
6AWGN信号
2.512个子载波构成一个OFDM符号；
3.带循环前缀和循环后缀；
4.OFDM信号加窗（rcos）；
5.OFDM信号功率谱以及发送接收误码率分析；
6AWGN信号
2018/9/22 3:11:14
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分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计，并举行比较。
分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计，并举行比较。
分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计，并举行比较。
2017/10/25 13:54:02
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带手打书签高清版本书系统而深入地引见了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。
全书共10章，分为四个部分。
第一部分包括第1章～第4章，引见了研究和学习现代数字信号处理的重要基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波，这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用，是研究信号处理的基础性知识；
第二部分包括第5章和第6章，详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法；
第三部分为第7章和第8章，引见了高阶统计量和循环统计量及其应用，对于非高斯随机信号和非最小相位系统，高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具；
第四部分包括第9章和第10章，是时频分析和小波变换原理及应用的概述，这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。
空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中，不单独成章。
本书在写作中，除注重内容的先进性和系统性外，也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。
全书共10章，分为四个部分。
第一部分包括第1章～第4章，引见了研究和学习现代数字信号处理的重要基础，包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波，这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用，是研究信号处理的基础性知识；
第二部分包括第5章和第6章，详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法；
第三部分为第7章和第8章，引见了高阶统计量和循环统计量及其应用，对于非高斯随机信号和非最小相位系统，高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具；
第四部分包括第9章和第10章，是时频分析和小波变换原理及应用的概述，这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。
空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中，不单独成章。
本书在写作中，除注重内容的先进性和系统性外，也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。
2015/11/21 4:57:46
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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