信号的有效值(RMS)估计】的更多相关文章

% Root Mean Square Value function [retval] = rms1(sig) N = 20; for k = 1 : length(sig)/N - 1 sig_sum = sum(sig((k-1)*N+1 : k*N)); squ_sum = sum(sig((k-1)*N+1 : k*N).^2); retval(k) = sqrt(squ_sum/N); end endfunction % Root Mean Square Value of AC func…
(一)一个基本概念 分贝(dB):按照对数定义的一个幅度单位.对于电压值,dB以20log(VA/VB)给出:对于功率值,以10log(PA/PB)给出.dBc是相对于一个载波信号的dB值:dBm是相对于1mW的dB值.对于dBm而言,规格中的负载电阻必须是已知的(如:1mW提供给50Ω),以确定等效的电压或电流值. (二)静态指标定义 1.量化误差(Quantization Error) 量化误差是基本误差,用简单3bit ADC来说明.输入电压被数字化,以8个离散电平来划分,分别由代码000…
Wideband DOA Estimation. 语音信号以及野外的车辆信号的声音都是宽带信号,所以传统的窄带DOA算法(MUSIC,ESPRIT等)都不适用.需要采用宽带DOA算法来计算目标信号的波达角. 信号处理方法中,广泛采用的是分频处理方法.得益于快速傅里叶变换(FFT)在时频分析中的快速性,将宽带阵列信号模型划分为若干个窄带信号模型,进行DOA估计,并综合各频带上的数据得出最终的结果,比如取平均等. 主要分为两种算法:非相干信号子空间法(Incoherent signal subspa…
作为应用工程师,我们经常遇到各种有关差分输入型高速模数转换器(ADC)的驱动问题.事实上,选择正确的ADC驱动器和配置极具挑战性.为了使鲁棒性ADC电路设计多少容易些,我们汇编了一套通用“路障”及解决方案.本文假设实际驱动ADC的电路——也被称为ADC驱动器或差分放大器——能够处理高速信号. 引言大多数现代高性能ADC使用差分输入抑制共模噪声和干扰.由于采用了平衡的信号处理方式,这种方法能将动态范围提高2倍,进而改善系统总体性能.虽然差分输入型ADC也能接受单端输入信号,但只有在输入差分信号时才…
LDO是个很简单的器件,但是我跟客户沟通的过程中,发现客户工程师的技术水平参差不齐,有的工程师只是follow 别人以前的设计,任何原理和设计方法都不懂,希望大家看完这篇文章都能成为LDO 专家. 第一个问题:什么是LDO? LDO即low dropout regulator,是一种低压差线性稳压器.我们常用的7805等等常常被称为LDO,其实7805这种芯片dropout电压大的不要不要的,以LM78L05为例,大电流的最小压降要在2V以上,比如一个应用需要6v转5v,LM78L05就不合适了…
采集时间 采集时间是从释放保持状态(由采样-保持输入电路执行)到采样电容电压稳定至新输入值的1 LSB范围之内所需要的时间.采集时间(Tacq)的公式如下: 混叠 根据采样定理,超过奈奎斯特频率的输入信号频率为“混叠”频率.也就是说,这些频率被“折叠”或复制到奈奎斯特频率附近的其它频谱位置.为防止混叠,必须对所有有害信号进行足够的衰减,使得ADC不对其进行数字化.欠采样时,混叠可作为一种有利条件. 孔径延迟 ADC中的孔径延迟(tAD)是从时钟信号的采样沿(下图中为时钟信号的上升沿)到发生采样时…
Android 4.4 (KITKAT) 是新的 Android 平台版本,为用户和应用开发者提供了新功能.本文旨在介绍其中最值得关注的新 API. 作为应用开发者,您应尽快从 SDK 管理器下载 Android 4.4 系统映像和 SDK 平台.如果您没有运行 Android 4.4 的设备来测试您的应用,请使用 Android 4.4 系统映像在 Android 模拟器上测试您的应用.然后,基于 Android 4.4 平台开发应用以开始使用最新的 API. 更新目标 API 级别 要进一步…
微小目标检测的FPN有效融合因子 摘要:基于FPN的检测器在一般物体检测方面取得了显著的进步,例如MS COCO和PASCAL VOC.然而,这些检测器在某些应用场景中会失败,例如微小物体检测.在本文中,我们认为FPN相邻层之间的自上而下的连接对微小物体的检测带来了双重影响,不仅是正面的.我们提出了一个新的概念,融合因子,来控制深层传递给浅层的信息,使FPN适应微小物体的检测.经过一系列的实验和分析,我们探索了如何通过统计方法来估计特定数据集的融合因子的有效值.估计值取决于分布在每个层中的目标数…
论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9413510 基于双信号变换LSTM网络的回声消除 摘要 本文将双信号变换LSTM网络(DTLN)应用于实时声学回声消除(AEC)任务中.DTLN结合了短时傅里叶变换和堆叠网络方法中的学习特征表示,这使得在时频和时域(也包括相位信息)中能够进行鲁棒的信息处理.该模型仅在真实和合成回声场景下训练60小时.训练设置包括多语言语音.数据增强.附加噪音和混响,以创建一个可以很好地适用于各种现实环境的模…
在前4讲中我们已经使iw开发的应用成功和微信进行了对接,再接下来的章节中我们开始逐一尝试和实现微信的各个API,开始前先来点准备工作 首先需要明确的是,微信的API都是通过https调用实现的,分为post方法调用和get方法调用.不需要上传数据的采用get方法(例如获取AccessToken),而需要向微信服务器提交数据的采用post方法(例如创建菜单). 微信方法调用均需传递AccessToken(URL参数方式),这个AccessToken不是我们微信接入时使用的Token,这个Acces…