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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本书全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。
叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。
叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。
2024/7/18 15:12:35
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数字语音处理的MATLAB仿真程序书中系统的阐述了语音信号处理的原理、方法、技术和应用，同时给出了部分内容对应的MATLAB仿真源程序。
包括语音信号的数学模型，语音信号的短时时域分析与频域分析、语音信号的同态处理、语音信号线性预测分析与矢量量化。
介绍了语音编码、语音合成、语音识别、语音增强和语音处理的实时实现。
本书内容全面，重点突出，原理阐述深入浅出，注重理论与实际应用的结合，可读性强。
包括语音信号的数学模型，语音信号的短时时域分析与频域分析、语音信号的同态处理、语音信号线性预测分析与矢量量化。
介绍了语音编码、语音合成、语音识别、语音增强和语音处理的实时实现。
本书内容全面，重点突出，原理阐述深入浅出，注重理论与实际应用的结合，可读性强。
2024/7/16 18:11:44
14.88MB
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信号处理小波分析1)计算信号的小波变换。
2)求出模极大曲线。
3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数。
-Signalprocessingwaveletanalysis1)thecalculationofwavelettransformsignals.2)calculatedcurveofmodulusmaxima.3)thecalculationofwhichtwosingularpointsofLipschitzindex.
2)求出模极大曲线。
3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数。
-Signalprocessingwaveletanalysis1)thecalculationofwavelettransformsignals.2)calculatedcurveofmodulusmaxima.3)thecalculationofwhichtwosingularpointsofLipschitzindex.
2024/7/14 16:55:57
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本资源基于MATLABGUI开发的多算发雷达恒虚警检测运行cfar.m即可调用GUI进行参数输入输出具体内容参考我的文章：https://blog.csdn.net/qq_42679573/article/details/106103729新人学生博主，专注雷达通信，信号处理，多多关注呦
2024/7/13 10:50:38
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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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