此报告是基于matlab对2ask信号的调制设计有完整的程序（1）学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
（2）掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
（3）掌握功率谱的计算；
（4）掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。
（5）学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
（2）掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
（3）掌握功率谱的计算；
（4）掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。
（5）学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
2024/8/5 19:03:37
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数字下变频技术是软件无线电的关键技术之一,其主要功能是把信号搬移到更低的频率上,将宽带高速数据流信号转变成窄带低速数据流信号,以便实时信号处理.研究了一种产生正弦和余弦而无需大量查询表的方法———CORDIC算法(坐标旋转数字计算).此算法的优点在于它不但替代了巨大的查表,而且4个乘法器也不需要了,这是由于CORDIC算法可以用于实现复数的复相位旋转.这种方法能有效提高信号处理效率,减小硬件设计的代价,并通过仿真证明该方法的高效性.
2024/7/31 21:23:22
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Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》以Kalman滤波器为主要介绍对象，包含基本原理、推导方法及其在跟踪系统中的应用，同时配套MATLAB源程序。
具体内容包括Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器及其在RFID系统的跟踪应用研究。
《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》凝练了作者二十余年来对Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用的研究成果，具体内容包括：根据目标运动特征进行自调整参数的“自适应动力学模型”、不敏变换的性能分析、RFID跟踪系统的测量方程及其仿真平台等。
《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》可作为自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。
具体内容包括Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器及其在RFID系统的跟踪应用研究。
《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》凝练了作者二十余年来对Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用的研究成果，具体内容包括：根据目标运动特征进行自调整参数的“自适应动力学模型”、不敏变换的性能分析、RFID跟踪系统的测量方程及其仿真平台等。
《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》可作为自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。
2024/7/31 3:40:46
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DSP是一种快速强大的微处理器，独特之处在于它能即时处理资料，正是这项即时能力使得DSP最适合支援无法容忍任何延迟的应用。
DSP芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP指令，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。
现在DSP产品很多，定点DSP有200多种，浮点DSP有100多种。
DSP芯片的主要供应商有TI，ADI，Motorola，Lucent和Zilog等，其中TI占有最大的市场份额。
主导产品：TI公司的TMS320C54xx（16bit定点）、TMS320C55xx（16bit定点）、
DSP芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP指令，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。
现在DSP产品很多，定点DSP有200多种，浮点DSP有100多种。
DSP芯片的主要供应商有TI，ADI，Motorola，Lucent和Zilog等，其中TI占有最大的市场份额。
主导产品：TI公司的TMS320C54xx（16bit定点）、TMS320C55xx（16bit定点）、
2024/7/27 6:27:19
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语音增强是信号处理领域中的一个重要的组成部分。
在许多语音处理的应用中，例如移动通信，语音识别和助听器，语音信号的处理不得不在具有噪声的环境下进行。
在过去的几十年里，人们提出了许多方法去消除噪声和减少语音失真，例如谱减法，基于小波的方法，隐式马尔科夫模型法和信号子空间法等。
小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析，所以它能有效地实现对信号的去噪。
介绍了一种语音增强系统的设计方法，采用LeastMeanSquare（LMS）算法和小波变换相结合的方法对带噪语音进行去噪，并在MATLAB的Simulink环境下建立了该系统的模型。
通过对该模型的仿真表明：该方法去噪效果明显，为该系统在硬件上的实现打下了理论基础。
在许多语音处理的应用中，例如移动通信，语音识别和助听器，语音信号的处理不得不在具有噪声的环境下进行。
在过去的几十年里，人们提出了许多方法去消除噪声和减少语音失真，例如谱减法，基于小波的方法，隐式马尔科夫模型法和信号子空间法等。
小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析，所以它能有效地实现对信号的去噪。
介绍了一种语音增强系统的设计方法，采用LeastMeanSquare（LMS）算法和小波变换相结合的方法对带噪语音进行去噪，并在MATLAB的Simulink环境下建立了该系统的模型。
通过对该模型的仿真表明：该方法去噪效果明显，为该系统在硬件上的实现打下了理论基础。
2024/7/22 14:24:23
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信号处理方面，LMS算法，最小均方算法（LeastMeanSquare,LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。
2024/7/20 8:02:26
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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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