认知无线电频谱感知之功率检测matlab代码

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
[5]

分别以尿素、甘氨酸及二者一定比例混合体作为有机燃料，采用低温燃烧法快速合成了宽频谱红外上转换发光材料CaS∶Eu,Sm，反应时间为2～3min，产物为红色疏松多孔的超细粉末。
研究了燃料种类、燃料用量对于燃烧反应现象、燃烧产生的气体量及终产物表观形态的影响;研究了辅助氧化剂用量对于燃烧反应的影响。
X射线衍射(XRD)物相分析表明样品为面心立方CaS晶格结构。
光谱分析表明样品在800～1600nm之间具有宽频谱红外响应效应，上转换发光峰值波长位于655nm，对应于Eu2+离子的4f65d→4f7(8S7/2)跃迁。

设计目的及任务：1、掌握利用A/D转换和计算机资源实现示波器的设计方法。
2、设计虚拟示波器。
3、建立NI-DAQmx仿真设备，选择E系列中的NIPCI-6071E数据采集卡的仿真模块，通过DAQmx物理通道识别，产生模拟信号，然后基于LabVIEW开发平台设计实现虚拟示波器。
基本可以实现仪器的功能与可靠性，可以方便的对其编程,实现对数据的采集、实时显示、数字滤波、截波显示、波形存储、波形回显、频谱分析等多种功能。

复高斯信号为信源，信道为U型多普勒，输入结果与理论值做了对比验证

基于双稳态的随机共振仿真程序，双稳态非线性零碎是典型的随机共振零碎。
基于双稳态的随机共振仿真程序。
双稳态非线性零碎是典型的随机共振零碎，本代码揭示了双稳态零碎的基本特性，以及随机共振后的频谱图。
双稳态随机共振

本文主要是研究目的是掌握如何通过双线性变换法设计无限长数字低通滤波器对已加噪声的音乐信号进行滤波。
首先通过调用matlab中函数读取一段音乐信号，再对此音乐信号分别加上高斯白噪声、单音频噪声、多音频噪声，之后通过双线性变化方法设计无限长数字脉冲响应低通滤波器，并分别对所加不同噪声的音乐信号进行滤波，并观察滤波前后的时域以及频域波形进行对比。
双线性变换法设计滤波器的优点是克服了频谱混叠现象，缺点是数字频率以及模仿频率之间的非线性关系。

针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题，提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。
利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。

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利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点，得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。
仿真结果表明，提出的算法不只提高了用户平均系统效益，而且缩短了运行时间，提高了频谱分配效率。

本资源包括matlab数学建模及数学实验课件（PPt和WORD），共十四讲，从数学建模简介、matlab入门、MATLAB作图、线性规划、无约束优化、非线性规划、微分方程、最短路问题、行遍性问题、数据的统计描述与分析、计算机模仿、回归分析、插值、拟合等等，到还有一些实例及编程教程（matlab频谱分析），是很实用的数学建模学习资料。

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。