、基于MATLAB构构建一个在高斯白噪声信道条件下的QPSK仿真系统,要求仿真结果有:a.基带输入波形及其功率谱密度,解调输出波形及其功率谱密度;
b.QPSK信号及其功率谱密度;
c.QPSK调制解调过程;
d.QPSK信号星座图,高斯噪声曲线;
e.高斯白噪声信道条件下的误码性能以及高斯白噪声的理论曲线,要求所有误码性能曲线在同一坐标比例下绘制2、撰写设计报告
2024/3/20 22:37:17 295KB MATLAB QPSK调制解调
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设定:一个房间中两个麦克风,一个放在远处采集房间噪声,一个放在说话人附近采集带噪语音信号,认为两个音频文件的噪声相似。
目标是使用LMS自适应滤波算法来抑制噪声还原语音。
仿真:现给定一录音.mat文件,其中:s是原音频内容;
ref_noise是均值为0,方差为1的高斯噪声;
mixed是叠加上高斯噪声序列;
fs为信号采样率。
要求使用LMS自适应滤波法抑制噪声。
2024/2/11 6:23:56 14.21MB matlab 自适应滤波 LMS去噪
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由于苹果收割机器人的工作效率低下,要实现商业化还有很长的路要走。
机器性能和延长的操作时间是提高收割机器人效率的两个研究方面,本研究着眼于延长的操作时间并提出了一种全天候的操作模式。
由于光线,温度,湿度等因素的影响,夜间的工作环境比较复杂,限制了苹果收割机器人的工作效率。
根据某些规则,为辅助光选择了三种不同的人造光源(白炽灯,荧光灯和LED灯),以便可以捕获苹果夜视图像。
此外,通过颜色分析,比较了夜景和自然光图像,以发现夜视图像的颜色特征,并使用直观的视觉和差异图像方法分析了噪声特征。
结果表明,白炽灯是夜间工作的苹果收割机器人的最佳人工辅助灯,苹果夜视图像中包含的噪声类型是高斯噪声与一些盐和胡椒噪声的混合。
该预处理方法可以为后续图像处理提供理论和技术参考。
2024/2/1 15:22:21 1011KB 研究论文
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对同名像点,进行前方交会和多片前方交会;
交会的空间坐标是否与实验的模拟数据的空间坐标一致,以验证算法的正确性;
在像点上添加高斯噪声,再统计与模拟数据的空间坐标的差值,比较前方交会和多片前方交会的计算精度;
2023/12/20 13:08:16 192KB 前后方交会
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音频去噪,去除高斯噪声,效果很好,算法来源:iee论文。
本资源里面有论文,及作者提供的相应matlab代码,以及我为了翻译为c修改后的matlab代码以及c代码,以及详细的版本说明及测试结果。
2023/11/21 6:47:07 5.6M 音频去噪 高斯去噪 维纳滤波
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一块码字经过psk调制,卷积码编码;
引入高斯噪声,最后进行译码和解调得出误块率曲线。
2023/10/26 10:10:46 3KB 误块率仿真
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(1)分别用LSB算法和量化水印算法将信息嵌入,在失真度一样的情况下,加入高斯噪声和椒盐噪声,比较提取出来的信息效果。
(2)分别对图像进行DFT、DCT、DWT处理,比较逆变换后的效果。
2023/10/12 17:18:40 1.18MB MATLAB LSB 量化水印 DCT
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该代码详细描述了单边带(SSB)调制与解调的过程,包括方波的生成,载波调制,希尔伯特变换,单边带信号生成,加入高斯噪声,接收机解调恢复信号,每个过程图的时域频域都呈现,代码运行流畅,帮助学习了解SSB的调制与解调过程。
2023/9/27 5:38:56 3KB SSB调制解调
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小波域双谱优于传统双谱,特别是在非高斯噪声情况下,小波域双谱更有优势;研究为滚动轴承故障诊断提供了一种新的有效方法。
2023/7/14 0:24:27 512KB 小波分析
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假设有一周期性正弦信号,受到均值为0,方差为5的高斯噪声干扰。
试设计一自适应滤波器处理观测信号,观察自适应滤波的学习过程和稳态信号。
2023/7/6 22:37:10 145KB 中科院 信号处理 自适应
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡