本文首先利用MATLAB产生两个频率不一样的正弦信号，并将这两个正弦信号相加，得到一个混叠的波形；
然后利用MATLAB设计一个FIR低通滤波器，并由Verilog实现，联合ISE和Modelsim仿真，实现滤除频率较高的信号，并将滤波后的数据送到MATLAB中分析。
绝对原创。

锁相环技术原理锁相环（PLL）系统，鉴相器（PD），压控荡器（VCO）和低通滤波器（LPF）

用VD算法和CA算法还有CV算法实现kalman滤波器预测动目标轨迹，来实现动目标跟踪，采用的是matlab编程，仿真数据实现。

本程序用c语言实现FIR滤波器设计，采用的凯撒窗函数法，滤波器阶数、阻带宽度、阻带衰减等都可以通过修改相关系数达到特定的需要，同时通过调整相关系数可以实现带通，带阻，低通，高通等功能。

STM32L4x1高级ARM_32位MCU单片机技术手册中文资料628页完整版1文件约定2系统和内存概述3嵌入式内存（FLASH）4防火墙（FW）5功率控制（PWR）6复位和时钟控制（RCC）7通用I/O（GPIO）8系统配置控制器（SYSCFG）9外设互连矩阵10直接存储器访问控制器（DMA）11嵌套矢量中断控制器（NVIC）12扩展中断和事件控制器（EXTI）13循环冗余校验计算单元（CRC）14灵活的静态存储控制器（FSMC）15四通道SPI接口（QUADSPI）16模数转换器（ADC）17数模转换器（DAC）18电压参考缓冲器（VREFBUF）19比较器（COMP）20运算放大器（OPAMP）21Σ-Δ调制器的数字滤波器（DFSDM22触摸感应控制器（TSC）23随机数生成器（RNG）24高级控制定时器（TIM1/TIM8）25通用定时器（TIM2/TIM3/TIM4/TIM5）26通用定时器（TIM15/TIM16/TIM17）27基本定时器（TIM6/TIM7）28低功耗定时器（LPTIM）29红外线接口（IRTIM）30独立看门狗（IWDG）31系统窗口看门狗（WWDG）32实时时钟（RTC）33集成电路（I2C）接口34通用同步异步接收发射机（USART）35低功率通用异步接收发射机（LPUART）36串行外设接口（SPI）37串行音频接口（SAI）38单线协议主接口（SWPMI）39SD/SDIO/MMC卡主机接口（SDMMC）40控制器局域网（bxCAN）41调试支持（DBG）42设备电子签名43修订记录

FilterWizPRO3.2为滤波器设计软件，根据操作能够快速的进行滤波器的设计。
软件已经破解，直接用就行

本资源包含代码几百个，下载后拷入ＭＡＴＬＡＢ的目录下，可以进行时频分析，有各种变换，小波，多尺度变换，还有各种滤波器；
我的朋友就是在这个程序库的基础上完成博士论文的，其中还发表了几篇ＳＣＩ论文

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

包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。

课程设计，基于MATLAB设计FIR数字滤波器，编写了GUI界面，可以实现任意频率下，不同窗函数，不同功能类型（低通、高通、带通、带阻）的滤波器设计，画出频率响应曲线。
文件包含算法部分和最终的GUI软件实现所有功能。

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。