转载自:https://blog.csdn.net/yuan1164345228/article/details/45919315 Fd=1; Fs=8; Delay=3; R=0.5; [yf,tf]=rcosine(Fd,Fs,'fir/sqrt',R,Delay); figure(1); plot(yf); grid;title('根升余弦滤波器时域波形') x=randint(100,1)*2-1;%原始输入信号为+1,-1码 xt=zeros(1,800); xt(1:8:end)=x

http://blog.csdn.net/wangdinghai365/article/details/8593869

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,无法以某种模板的形式对其进行滤波.换言之,点云没有图像与信号那么明显的定义域. 点云在空间中分布很广泛.历整个点云中

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

源:关于中值滤波算法,以及C语言实现 1.什么是中值滤波? 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊. 中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其

1.中值滤波概念 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊.中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其结果为70.80.90.1000.110.1

作者:桂. 时间:2017-03-23  06:28:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html [读书笔记02] 前言 仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,距离上次看这本书已经过去半个月,要抓点紧了.本文主要包括: 1)何为维纳滤波器(Wiener Filter); 2)Wiener滤波器的推导: 3)应用实例: 4)Wiener变体: 内容为自己的学习总结,内容多有参考他人,最后一并给出链接. 一.维纳滤波器简介

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/4991232.html 点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 1.点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 2.点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

Introduction 这两年深度学习大火,Cuda跟着吃红利,OpenCL发展也很快.虽然OpenCL不是事实上的标准,但是作为开放标准,适应性是很强的,除了显卡之外,CPU/FPGA上都可以执行. 第一个OpenCL Workshop的具体目标就是编写一个音频文件升频工具,用来给PCM编码的WAV文件四倍频,把升频结果写到一个新的WAV文件里面. 用于升频的主要方法,数字滤波,可以广泛用于数字音频的处理. 首先会用传统的C语言编写单线程升频算法,然后用OpenCL编写并行加速版本,最后用C

信号分类 信号分为可靠信号和不可靠信号 不可靠信号的缺点 ①:处理完信号,需要重新再注册信号:②信号可能丢失. Linux已经对缺点①做了优化,现在的不可靠问题主要指的是信号可能丢失 信号还可以分为实时信号和非实时信号--一般不可靠信号指的是前32种信号,这32种信号已经有了预定义值,每个信号有了确定的用途及含义,并且每种信号都有各自的缺省动作 --可靠信号指的后32种信号 --非实时信号都不支持排队,都是不可靠信号:实时信号都支持排队,都是可靠信号. 信号处理 进程对信号的三种响应 .忽略信号

基本概念 信号在Linux中是一个比较常见的概念,例如我们按Ctrl+C中断前台进程,通过Kill命令结束进程都是通过信号实现的.下面就以Ctrl+C为例简单的说明信号的处理流程: 用户按下Ctrl-C,这个键盘输入产生一个硬件中断. 该进程的用户空间代码暂停执行,CPU从用户态切换到内核态处理硬件中断. 终端驱动程序将Ctrl-C解释成一个SIGINT信号,记在该进程的PCB中(也可以说发送了一个SIGINT信号给该进程). 当内核返回到该进程的用户空间代码继续执行之前,首先处理PCB中记录的

随着FPGA设计复杂程度越来越高,芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要.硬件层次上的逻辑分析仪价格十分昂贵,而且操作比较复杂.目前,FPGA芯片的两大供应商都为自己的FPGA芯片提供了软件层面上的逻辑分析仪,可以帮助我们在线分析芯片内部逻辑.而且操作简单方便.但是往往因为某些原因,有些信号在综合的时候就会被优化掉,就可能会导致我们的设计失败,当然在为逻辑分析仪添加观察信号的时候也无法找到该信号.从而对设计.调试人员的工作带来一定的不便.下面就分别以Xilinx公司的逻辑分析仪ChipScope和A

随着FPGA设计复杂程度越来越高,芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要.硬件层次上的逻辑分析仪价格十分昂贵,而且操作比较复杂.目前,FPGA芯片的两大供应商都为自己的FPGA芯片提供了软件层面上的逻辑分析仪,可以帮助我们在线分析芯片内部逻辑.而且操作简单方便.但是往往因为某些原因,有些信号在综合的时候就会被优化掉,就可能会导致我们的设计失败,当然在为逻辑分析仪添加观察信号的时候也无法找到该信号.从而对设计.调试人员的工作带来一定的不便.下面就分别以Xilinx公司的逻辑分析仪ChipScope和A

http://blog.163.com/xiaheng0804@126/blog/static/1205282120132129471816/ 创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果.同时用七中滤波方法测试.混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声. 混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声. 1.巴特沃斯低通滤波器去噪巴特沃斯滤波器适合用于信号和噪声没有重叠的情况下.下图是巴特沃斯对两个信号的滤波效果.

在阅读APUE信号一章时,我遇到Linux下对后台进程通过kill传递信号不起作用的问题 具体情形与如下链接中的老兄一致: http://bbs.csdn.net/topics/390335913?page=1#post-395188120 编译执行下面的信号程序,然后再shell命令行:先让程序在后台运行,得到进程ID,然后用kill向该进程发送信号:kill -USR1 ID,但是没有结果 #include "apue.h" static void sig_usr(int); in

进程对信号的响应 进程可以通过三种方式来响应一个信号: 1.忽略信号,即对信号不做任何处理,其中,有两个信号不能忽略:SIGKILL及SIGSTOP: 2.捕捉信号.定义信号处理函数,当信号发生时,执行相应的处理函数: 3.执行缺省操作,Linux对每种信号都规定了默认操作.注意,进程对实时信号的缺省反应是进程终止. Linux究竟采用上述三种方式的哪一个来响应信号,取决于传递给相应API函数的参数. 如果信号的处理动作是用户自定义函数,在信号递达时就调用这个函数,这称为捕捉信号.由于信号处理函

如今最经常使用的进程间通信的方式有:信号,信号量,消息队列,共享内存.       所谓进程通信,就是不同进程之间进行一些"接触",这种接触有简单,也有复杂.机制不同,复杂度也不一样.通信是一个广义上的意义,不仅仅指传递一些massege.他们的用法是基本相同的,所以仅仅要掌握了一种的用法,然后记住其他的用法就能够了. 1． 信号       在我学习的内容中,主要接触了信号来实现同步的机制,据说信号也能够用来做其他的事      情,可是我还不知道做什么.       信号和信号量是

背景 ReactiveCocoa(简称RAC)是最初由GitHub团队开发的一套基于Cocoa的FRP框架.FRP即Functional Reactive Programming(函数式响应式编程),其优点是用随时间改变的函数表示用户输入,这样就不需要可变状态了.我们之前的文章“RACSignal的Subscription深入分析”里曾经详细讲解过RAC核心概念之一RACSignal的实现原理.在美团客户端中,我们大量使用了这个框架.冷信号与热信号的概念很容易混淆并造成一定的问题.鉴于这个问题具