首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

BiRadio Matlab 信号与系统课设 - BiRadio仿真电台 Author : Benjamin142857 Date : 2018-12 Video : BiliBili Github : BiAudio 1. 使用介绍 [1]三个播音电台选择好音频文件,若未选择则播放与暂停按钮无法按下,以防程序报错.同时使用了异常处理,当用户打开文件选择目录,未选择文件直接退出时,不影响程序运作,保证了交互的严谨性. [2]当三个音频文件都顺利加载完成时,播放与暂停按键恢复可用,此时可开始播放,

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

一.离散信号的表示 1.一个离散信号需要用两个向量来表示: (1)离散信号的幅值 (2)离散信号的位置信息 2.用MATLAB实现离散信号的可视化 (1)不能利用符号运算来表示 (2)绘制离散信号一般采用stem命令. (3)x(n)--stem(n,x) 3.一个demo: clear all; x=[-,,,,,-]; n=[-,-,,,,]; figure() stem(n,x),axis([-2.5,3.5,-4.5,5.5]) 二.一些常用的离散信号 1.单位冲激序列的表示 funct

一.连续时间信号的表示: 1.向量表示法: 在MATLAB中,是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续信号,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号. 对于连续时间信号f(t),一般是用两个行向量f和t来表示.t=t1:p:t2 ,t1 表示的是信号的起始时间,t2为终止时间,p为时间的间隔.而f为连续时间f(t)在向量t所定义的时间范围内对应的样值. 2.符号运算表示法: 使用sym定义变量,然后进行表示. Eg:分别采用上述两种方法画出抽样信号: clear al

文章目录 一. 理论知识 1.线性系统的响应 2.微分方程的解 Ⅰ.经典解 Ⅱ.完全响应 3.零输入响应 4.零状态响应 5.冲激响应 6.阶跃响应 7.卷积求零状态响应 二.连续信号的MATLAB描述 1.单位冲激信号 2.单位阶跃信号 3.复指数信号 三.LTI系统的零输入响应 四.求LTI系统零状态响应 1.冲激响应 2.卷积 3.卷积求零状态响应 用MATLAB处理信号与系统中的问题,更加直观.方便.准确. 一. 理论知识 1.线性系统的响应 许多实际系统都可以用线性系统来模拟,如果线性

一.系统的z变换和反变换 1.利用部分分式展开求解逆Z变换: 2.例子 3.Z变换的MATLAB函数 clear all f=sym('cos(a*k)'); F=ztrans(f) F=sym('z^2/((1+z)*(z-2))'); f=iztrans(F) 二.系统的零极点分布及其稳定性 %求H(z)=(z^+2z)/(z^+(z^)+(z^)+2z+)的零极点及其分布图 %求H(z)=(+z^(-))/(+z^-/+z^-/+)的零极点及其分布图 %采用roots和plot函数 cle

一.系统的拉普拉斯变换和反变换 1.MATLAB函数 F=laplace(f) %求拉氏变换 f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 2.例子 clear all;clc;close all f=sym('exp(-t)*sin(a*t)*heaviside(t)') F=laplace(f) %求拉氏变换 F=sym('s^2/(s^2+1)') f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 二.利用部分分式展开求解拉氏反变换(数学表达式): 1.MATLAB函数 [r,p,k]=resid

例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声,现要求 ⑴.产生均值为0,功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵.使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n)的图形及其自相关函数的图形 (1) 1 新建一个matlab脚本---edit 文件名.m 2 然后再.m后缀的文件中编写代码 3 在脚本中调试:直接打文件名+回车键就可以调试了, 4 过一会会出现

一. 何为相关滤波? Correlation Filter 最早应用于信号处理,用来描述两个信号之间的相关性,或者说相似性(有点像早期的概率密度),先来看定义: 对于两个数据 f 和 g,则两个信号的相关性(correlation)为: 其中 f∗ 表示 f 的 复共轭,这是和卷积的区别(相关性 与 卷积 类似,区别就在于里面的共轭). PS:复共轭是指 实部不变,虚部取反 (a + b i)* = a - b i:  共轭矩阵是指 矩阵转置后再对每个元素求共轭,不理解的童鞋请查阅百科. 二.

转:https://blog.csdn.net/zhangxz259/article/details/81627341 什么是离散傅里叶变换 matlab例子 本文是从最基础的知识开始讲解,力求用最通俗易懂的文字将问题将的通俗易懂,大神勿喷,多多指教啊,虽然说是从零学习FFT,但是基本的数学知识还是要有的,sin,cos,等. FFT(快速傅里叶变换)其本质就是DFT,只不过可以快速的计算出DFT结果,要弄懂FFT,必须先弄懂DFT,DFT(DiscreteFourier Transform) 

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特

除了实现机器学习算法之外,机器学习还包含许多其他内容.生产环境机器学习系统包含大量组件.无需自行构建所有内容,而是应该尽可能重复使用常规机器学习系统组件.通过了解机器学习系统的一些范例及其要求,可以明确实际需要哪些组件. 1- 静态训练与动态训练(Static vs. Dynamic Training) 从广义上讲,训练模型的方式有两种:静态模型 采用离线训练方式:只训练模型一次,然后使用训练后的模型一段时间. 易于构建和测试:使用批量训练和测试,对其进行迭代,直到达到良好效果. 仍然需要对输入

最近调试Zigbee 和2.4G产品时需要做一些认证,查找到常用的RF指标. ----------http://www.52rd.com/S_TXT/2016_5/TXT83303.htm----------------------------------------------------- Rx Sensitivity(接收灵敏度) 接收灵敏度,这应该是最基本的概念之一,表征的是接收机能够在不超过一定误码率的情况下识别的最低信号强度.这里说误码率,是沿用CS(电路交换)时代的定义作一个通称,

作者:桂. 时间:2017-05-22 12:12:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6884273.html 前言 今天群里冒出这样一个问题:群里谁有INFORMAX语音分离源程序?看到要程序的就头大,这是一个盲源分离问题,之前没有推导过,借此过一遍思路. 一.问题描述 经典的鸡尾酒宴会问题(cocktail party problem).假设在party中有n个人,他们可以同时说话,我们也在房间中一些角落里共放置了n个声音接收器(Microp

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介 原文链接:丢失.不好意思        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如

相机主要技术点为3A算法. 而3A算法主要指的是自动对焦(AF).自动曝光(AE)及自动白平衡(AWB).自动白平衡:根据光源条件调整图片颜色的保真程度. 网上时常有类似招聘如下的招聘信息: ---------------------------------------------- ---------------------------------------------- Camera/ISP 算法工程师摄像机3A算法软件工程师 这里随机摘录一些具体要求. 任职要求: 1.本科以上学历,天文

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:回声时延估计:NLMS(归一化最小均方自适应算法):NLP(非线性滤波):CNG(舒适噪声产生).一般经典aec算法还应包括双端检测(DT). 考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特色的地方. 1) 回声时延估计回声延时长短对回声抵消器的性能有比较大的影响(此处不

论文地址:基于码本映射的窄带语音宽带重建算法 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12144324.html 摘要 本文提出了一种从窄带语音中重构宽带语音的新算法,该算法有两个新的特点.第一是基于码本映射的频谱包络重构.第二是利用重构的频谱包络进行语音信号重构.由于该算法无需使用任何附加的发送信息就能生成高质量的语音(盲源),所以它适用于任何网络,如现有的电话网络.支持模拟和ISDN服务的网络等.该算法应用于20个说话人.通过aco

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000