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随机信号功率谱分析
- 理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -understanding of random signal power spectrum analysis principles and
qsnr8
- 这是求信噪比的程序，就是信息噪声功率比上噪声功率-This is the signal to noise ratio for the procedure is, the information on the noise power ratio noise power
Y847565
- 提高卫星通信信道传输效率的新途径本 文 结 合 V SAT卫星通信系统设计中涉及卫星通信传输技术极为重要的 信道编码与调制解调方式，探讨了各种新型的卫星信道编码与调制解调技术， 它们的原理及在卫星通信中的应用。在数字调制中，信号传输质量主要取决于 比特差错率BER (Bit Error Rate)，因此要尽可能采用相同的每比特信号能量与 噪声功率谱密度比(Eb/N.)的条件下，BER低的调制方式，以节省卫星功率 另
FM
- 采用频率调制 为1000Ｈｚ的载波，在解调前把加性白高斯噪声加入到调制信号。当噪声功率和调制信号功率比为０.００１，０.０１，０.０５，０.１和０.３是进行解调并绘出调制信号
能量检测Rayleigh衰落信道仿真
- 在给定SNR下，先产生一个原始信号（单音或者BPSK基带信号）然后通过不同信道，如AWGN，Rayleigh等等，再根据给定的平均SNR叠加高斯噪声， 再进行能量检测，对叠加信号求功率累积并对噪声功率进行归一化，然后由Pf反推一个检测门限Th，将累积功率与门限比较，求超过门限次数即为检测概率。由此进行Monte-Carlo仿真画出Pm-Pf曲线，并与理论曲线进行比较。
Energy—dection
- 仿真思路：以URKOWITZ 在1967年发表的能量检测文章以及Digham 2003、Ghasemi 2007发表的一系列文章为参考， %在AWGN信道中，给定SNR下，先产生一个原始信号（单音或者BPSK基带信号），然后叠加高斯噪声， 再进行能量检测， %对叠加信号求功率累积并对噪声功率进行归一化，然后由Pf反推一个检测门限Th，将归一化累积功率与门限比较，求超过门限次数即为检测概率。 %由此进行Monte-Carlo仿真画出Pm-
IS-95 FIR滤波器从白噪声中滤得低通噪声
- 使用matlab7.0使用IS-95 FIR滤波器从白噪声中滤得低通噪声，给出输入和输出模拟白噪声样本图，以及输入和输出噪声功率谱图。
随机信号功率谱分析
- 理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。 -understanding of random signal power spectrum analysis principles and
burg
- 用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计. 形参说明： x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。 -with Burg algorithm estim
psd
- 计算ARMA(p，q)模型的功率谱密度。 形参说明： b——双精度实型一维数组，长度为(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组，长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量,ARMA(p,q)模型白噪声激励的方差
DSP_dg
- 这是本人用Matlab实现音频噪声滤除的试验，要求分析并选用适当滤波器-using Matlab audio noise filtering tests, requirements analysis and the choice of appropriate filter
松斋 经典功率谱估计
- 接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。 -Connection also known as cycle map, it is random sequence x (n) N observational data as a sequence of limited energy, dire
05041062qpsk-fading
- 带瑞丽衰落信道高斯白噪声的QPSK调制解调信道，可以得到功率谱波形和星座图-with Ruili fading channel Gaussian white noise QPSK demodulator access that can be power spectrum waveform and constellation
qsnr8
- 这是求信噪比的程序，就是信息噪声功率比上噪声功率-This is the signal to noise ratio for the procedure is, the information on the noise power ratio noise power
pm_estimate
- 利用周期图法对序列的功率谱进行估计。数据窗采用汉明窗。假设在白噪声中分辨这三个不同频率的正弦信号,其相位是均匀分布在2PI的独立随机变量,而 是一个单位白噪声.生成50个长度为N=512的 的样本序列集合。 -use map cycle sequencing method of the power spectrum estimation. Data window using Hamming window. Assume that t
noisetracking
- 包含M文件，培训和跟踪落实的噪音中描述的算法： [1] J.S.厄克伦斯和R. Heusdens，“非平稳噪声跟踪基于数据驱动的递归噪声功率的估计”，IEEE期刊。音频，语音卷。 16，第6页。1112年至1123年，2008年8月。 见Descr iption.doc在zip文件。-Contains m-files to train and implement the noise tr
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- 常规AM调制：画出调制前波形图和频谱图 求已调信号功率、噪声功率等-Conventional AM modulation: Draw modulation waveform and spectrum before seeking modulated signal power, noise power, etc.
MATLAB
- 对噪声信号中的正弦信号，通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计，信号源是： 其中， ， ， ； 是高斯白噪声，方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计，独立运行20次，记录各个方法的估计值，计算均值和方差； 2、增加噪声功率，观察和分析各种方法的性能。-Sinusoidal signal in the noise signal through the Pisarenk
fft方法与pwelch方法测试噪声功率谱的比较
- 利用fft方法和pwelch方法在计算光纤水听器噪声功率谱时的对比程序(A comparison program for calculating the noise power spectrum of fiber optic hydrophone by using FFT and Pwelch methods)
White_PinkNoise
- 构造均匀白噪声、服从高斯分布的白噪声及粉红噪声，并得到它们的自相关函数、功率谱密度等(Constructing uniform white noise, white noise obeying Gauss distribution and pink noise, and obtaining their autocorrelation function, power spectral density, etc.)