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。

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:

功率谱估计包括最大熵等功率谱估计方法Brug法举行功率谱估计

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

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。

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。

此程序，是OQPSK的仿真程序，包括，正交调制的输入波形，功率谱分析，及误码率分析，解调采用正交解调方式

应用matlab对高斯白噪声的频谱，自相关函数以及功率谱进行分析

大唐杯练习题《通信原理》练习题一、单选题1、发端发送纠错码，收端译码器自动发现并纠正错误，传输方式为单向传输，这种差错控制的工作方式被称为：（）A、FECB、ARQC、IFD、HEC2、若要传输速率为7200B的数据流，所需要的最小传输带宽为：（）A、2.4kHzB、3.6kHzC、5.4kHD、7.2kHz3、在数字通信系统中，其重要的质量指标是"有效性"和"可靠性"，其中有效性对应的是：（）A、传输速率B、传输内容C、误码率D、误块率4、根据纠错码组中信息元能否隐蔽来分，纠错码组可以分为：（）A、线性和非线性码B、分组和卷积码C、二进制和多进制码D、系统和非系统码二、多选题1、根据山农公式可知，为了使信道容量趋于无穷大，可以采取的措施包括：（）A、噪声功率为零B、噪声功率谱密度始终为零C、信号发射功率为无穷大D、系统带宽为无穷大2、以奈奎斯特速率进行抽样得到的以下抽样信号，仅用理想低通滤波器能将原始信号恢复出来的是：（）A、自然抽样B、曲顶抽样C、理想抽样D、平顶抽样

本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

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。