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《通信原理MATLAB仿真教程》系统地介绍了通信原理MATLAB仿真的基本思想与方法，重点讨论了MATLAB对常见信号与线性系统、模拟调制、模拟信号的数字传输、数字信号的基带传输、数字信号的频带传输、信道容量和编码以及扩频通信系统的仿真算法、流程与程序编制的思路过程。
《通信原理MATLAB仿真教程》结构合理，实例丰富，叙述简明，注重实践应用，便于理解掌握。
《通信原理MATLAB仿真教程》可作为普通高等学校电气信息类等专业本科生或研究生教材，也可供相关工程技术人员学习参考。

DQPSK调制解调技术是在QPSK基础上发展起来的一种技术，其在发射方采用差分编码，对原来的传递信息码进行一次相对编码，利用载波相位的相对变化来表示传输信息。
主要任务是研究数字信号调制技术中的四进制数字信号的调制调解，熟练掌握差分四相相移键控(DQPSK)在信号传输中的应用，以及其性能特点。
然后着重对四进制数字信号的调制调解进行研究，重点掌握其中差分四相相移键控（DQPSK）的原理，并对其在MATLAB平台进行设计与仿真。

现代数字信号处理及其应用习题解答何子述版，原书PDF格式

数字信号处理第三版第四章PPT，方便初学者学习和快速入门。

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是学dsp算法的绝佳书籍，没有华丽的数学推导，简单明了，名曰数字信号处理C语言程序集，民间又称DSP算法大全C语言版本。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

数字信号对载波振幅的调制称为振幅键控即ASK。
在现代电子系统及设备中,尤其是通讯设备中,ASK应用十分广泛。
在本方案中，针对ASK信号的特点,提出了基于FPGA的ASK调制器的一种设计实现方法。
通过本次设计，掌握FPGA/CPLD设计方法和流程，了解ASK调制及解调数字设计原理，设计出可实际应用的ASK调制及解调数字FPGA软核。
并对设计好的ASK调制及解调电路进行逻辑功能仿真。

一、对A/D采样后的高频/中频信号序列进行频谱搬移（通过与数控振荡器产生的数字本振信号序列进行相乘下变频到基频）。
二、对基频上高采样率的信号序列进行抽取，多采样率变换，降低数字信号序列密度。
实际的数字下变频在对高频/中频信号序列进行A/D采样之前为了防止发生频率混叠，要进行预滤波处理。

Simulink与信号处理.丁亦农.2014高清文字版本书是学习和使用Simulink对信号处理系统进行模拟和仿真的参考书籍，是笔者对多年来在MathWorks工作期间与公司软件开发人员及众多用户交流、切磋获得的经验、体会的总结和提炼。
全书共8章，介绍了Simulink的基本知识和Simulink的扩展之一——DSP系统工具箱（DSPSystenToolbox），并按照一般信号处理系统的组成方式和信号流程介绍如何用Simulink建立系统模型——包括信号的产生，信号的滤波，信号的统计参数与信号估计，以及如何在Simulink系统模型中实现复杂的数字信号处理算法。
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本书还特别介绍了Simulink近几年引入的几个重要元素，如传统代码工具和在Simulink中使用MATLAB代码生成器从MATLAB程序自动生成C代码等。
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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。