基于matlab产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。

此函数是Matlab内置“randn”函数的“装饰器”。
它需要一个额外的第一个参数(beta)，它将数据的频谱特征（在所有维度上）塑造为f^beta。
输出数据按原始均值和标准差进行缩放。

完告成能：对于深度神经收集举行熬炼，实现将语音从噪声中离散进去。
（语音文件中提供了高斯白噪声以及人群噪声）

OFDM体系matlab仿真，代码首要来源于知乎上https://zhuanlan.zhihu.com/p/57967971，作者子木。
对于原代码略作更正：将原代码中高斯白噪声信道更正为多径瑞利信道（5径模子）+高斯白噪声信道；
同时为了怪异多径信道，到场了交织编码、解交织

1某系统的非线性形态方程和观测方程分别如式（1-1）和（1-2）所示。
系统的一维形态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求：（1）利用Matlab或Python编写仿真程序。
（2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。
（3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。
（4）对滤波效果进行分析。

CPMViterbi解调在高斯白噪声信道下的误码率功能仿真

用MATLAB编程实现产生白噪声与有色噪声序列，代码可读性高，正文到位

仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理。
设脉冲宽度为各学生学号末两位数，单位为μs，重复周期为200μs，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真给出脉压和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其功能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
注意：1、白噪声加入采用randn函数；
2、整体产生回波，再整体加时延和多卜勒信息；
3、通过数据计算出输出信噪比；

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。

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。

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。