1.首先设计511位m序列（码源速率：组号*10k，例如第1组，为10k，第2组为20k，以此类推），作为数字调制的信号源，此模块不可使用现有控件；
在频域，比较511位m序列与伪随机PN序列的频谱；
2.设计QPSK通信系统的组成原理设计实现方案，提供原理图和Multisim仿真电路及仿真波形。
调制与解调模块不可使用现有控件；
载波频率自定，通常为MHz数量级；
相干解调直接采用与调制信号同频同相的正弦信号，无需设计本地载波恢复；
3.设计QPSK调制器与解调器中涉及的正弦信号与方波信号，此模块可使用现有控件；
4.设计QPSK调制器与解调器中涉及的串并变换与并串变换，此模块不可使用现有控件；
5.设计QPSK调制器与解调器中涉及的滤波器，此模块可使用现有控件，但需要详细说明滤波器的形式、设计的参数、滤波器的传递函数、滤波器的幅频特性等；
6.在时域，观察QPSK各模块输出波形、眼图；
在频域，观察已调信号、调制信号的频谱和传输带宽；
画出系统误码率与接收端信噪比SNR的关系；
7.将QPSK等做成子系统以便调用；
8.生成至少包含5种谐波分量的模拟信号源或是语音信号；
9.将5中的信号源利用Δm或是PCM量化后，用2中的QPSK系统传输并恢复；
10.在发送端与接收端之间加入白噪声，模拟高斯信道，信噪比自行设定。
分析6中的抗噪声功能，给出误比特率等功能参数；
11.撰写课程设计报告。

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]

SAR图像去噪，希望对刚接触图像处理的同窗又用吧，代码使用matlab写的

下载直接可用的非局部均值去噪MATLAB源代码，非局部均值是利用空间域类似块进行去噪的一种经典算法

本资源与博文(EEMD算法原理及使用)配套使用，资源包括三个文件，其中两个是EEMD算法的工具箱，另一个是EEMD算法的主程序，产生仿真信号以及如何使用EEMD对信号进行分解与合成。
利用MATLAB仿真实现信号的去噪。

ROF模型的matlab程序，可用于图像去噪和图像分解，属于经典的模型，很适用！

文件输入的是csv文件，设定ADC的分辨率，读取文件的数据，计算数据的DNL,INL,信噪比，无效位数等动态参数，用来评估ADC

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图像的点运算、几何运算、数学形状学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理

偏微分图像去噪中的经典算法决裂Bregman算法的源代码matlab

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。