数字信号处理——时域团圆随机信号处理西安电子科技大学出版社课后习题答案
2021/8/15 16:15:29 14.59MB 丁玉美
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这里次要是对声音信号进行分析。
因为Matlab在数字信号处理上的便捷,又有功能强大的工具箱辅助设计,所以我们可以利用Matlab完成声音信号频谱分析和时序分析的设计。
本次设计内容包括:1) 信号的获取2) 时域分析:包括频率,振幅,相位,周期,均值,峰值等3) 频域分析:次要分析波形的幅值、相位与频率的关系
2020/6/4 8:19:17 336KB matlab 频谱分析 时序分析 音频处理
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滤波器包络谱时域积分labview信号处置软件
2017/8/22 23:44:22 1.73MB labview exe
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在数字通信的教学和设计中,传统的方法主要是手工分析与电路板试验。
通信系统中所有变量相互之间是非线性的关系,大部分是较为繁琐的数字理论,容易使学生感到乏味和难以接受。
所以采用MATLAB语言及SIMULINK仿真环境作为工具,制造出了一个数字调制演示系统GUI设计方案。
开发的演示系统设计简单、结构一致,具有可视化、开放性、可扩展性、易于学习和维护等优点。
演示系统主要演示二进制振幅键控、移频键控和移相键控数字通信系统.在Simulink模块库中选取合适的数字通信仿真模块组成上述系统。
在GUI图形用户界面,按下一个按纽可以打开系统的Simulink模型图,编辑对话框可以修改系统的相应参数,按下另一个按纽可以对该数字通信系统进行仿真.仿真中可直观地观察到信号在通信系统各部分中的时域波形,和系统的误码率。
从而可以看出参数对系统误码率的影响,以及比较各个系统的优劣。
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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.
2022/9/28 11:00:24 551KB 网络/通信
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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.
2022/9/28 10:58:14 551KB 网络/通信
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代码分别对多径多普勒信道进行了时域和频域的分析,通过观测时间的不同展示了信道时间选择性衰落和频率选择性衰落,适合初学者理解
2020/3/12 17:20:40 1KB 多径信道 多普勒频移 matlab
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基本部分:1)生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号;
2)选择合适的特征参数,采用决策树法实现对上述干扰信号的识别,高斯白噪声信道,干噪比(JNR)为0~15dB,识别正确率大于95%。
扩展部分:选择合适的特征参数,采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别,高斯白噪声信道,干噪比(JNR)为0~15dB,识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取,分析了不同JNR下的参数变化趋势,以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数,分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2018/6/7 15:27:17 514KB 通信干扰信号识别 抗干扰通信
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本论文引见了在matlab平台下的数字音效处理的实现。
主要使用了matlab中的GUI、FDAtools、audio函数、fft函数、filter函数等制作了图形用户界面、声音的采集和播放、信号在时域和频率的多种处理、滤波器的制作和应用。
通过对声音的时域和频域分析,利用梳状滤波器、IIR2阶滤波器、信号加权线性叠加算法、频域差值算法等理论工具最后实现出对声音的均衡、变声、回声和混音的音效处理
2016/3/20 12:27:20 870KB 均衡 回声和混音 音效处理 matlab
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基于MATLAB的语音信号时域特征分析,给出了比较详细的进程和相应的MATLAB程序。
2018/4/8 4:29:26 162KB MATLAB 语音信号 时域 特征分析
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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