Matlab实现均匀量化 首先读入一个音频文件的前200个点,如果音频通道大于1则只取一个通道,滤掉其余的 得到音频文件的最大值和最小值,最大值和最小值的差除以2的4次方即16得到量化电平的端点间隔. 从最小值开始每次加量化电平端点间隔进行量化,最大值之上补一个边界,方便判断. Mid Riserd 量化方法 遍历量化区间,如满足某一区间,则取其区间的中点进行量化,并进行下一个点 Mid Tread量化方法 遍历量化电平正负半个端点间隔,如满足该区间,则取该量化端点 输出两者和原来信号进行对比分

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

方波信号为: 傅里叶级数展开为: 程序运行结果: 程序代码: clear x = -6:0.01:6; T = 4; f = x; for N = 1:length(f) temp = rem(abs(x(N)),T); if temp>1 && temp<3 f(N) = 0; else f(N) = 1; end end % f(x) = 1/2 + sum(g(k,x)) (k=1,2,3,4......) % g(k,x) = sinc(k/2)*cos(k*pi/2*

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

[知识点] 生成序列 i = a:step:b 举例: i = 1:1:9 画图(子图) subplot(m,n,p)或者subplot(m n p) 总结起来就是,画一个m行n列的图. p表示在第p个位置. subplot是将多个图画到一个平面上的工具.其中,m表示是图排成m行,n表示图排成n列,也就是整个figure中有n个图是排成一行的,一共m行,如果m=2就是表示2行图.p表示图所在的位置,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.(横着数) 时间序列的间隔 间隔时间\(T_s=\frac

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

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

本次开启新的系列,关于用Matlab实现常见信号和函数的生成和变换. 同时如果没有MATLAB基础,那么可以跟着本文一步一步学习Matlab的相关操作,本文旨在记录在信号与系统课程中MATLAB的学习过程,欢迎大家指出错误和补充! 本章为信号与系统实验序章,MATLAB的简单入门,本文没有特别的难点,较难的地方在本文都有较详细的说明,请放心食用! 有空可以来看看我的个人博客:http://shadowl.top/ 下面开启正文 一.MATLAB相关简介和安装. (一)MATLAB简介. 1.Wh

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

Matlab实现抽样定理 正弦信号的抽样: 首先时间跨度选择 -0.2 到 0.2,间隔0.0005取一个点,原信号取 sin⁡(2π*60t) ,则频率为60Hz. 由于需要输出原始信号的波形,我选择了手动编写代码进行傅里叶变换,有公式origin_F = origin * exp(-1i * t' * W) * 0.0005 傅里叶变换后的值,并取绝对值. 采样则调整取点的间隔就ok了. 恢复波形不太懂,在网上找到的方法: f_covery = f_uncovery * sinc((1/Ns

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

主要内容: CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.CoSaMP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃

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MATLAB的一些应用--最近用的比较多 1.MATLAB分析信号的频谱 快速Fourier变换(FFT)是离散傅里叶变换的快速算法,他是根据离散傅里叶变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的. 针对几个个简单例子介绍一下: (1.)假设数据采集频率为1000Hz,一个信号包含频率为50Hz.振幅为0.7的正弦波和频率为120Hz.振幅为1的正弦波,噪声为零平均值的随机噪声 用FFT方法分析其频谱方法Matlab程序如下: clear Fs = ; % 采样频率 T =

前言 本来想用verilog描述FFT算法,虽然是8点的FFT算法,但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好, 还是老实调IP吧,了解内部机理即可,无需重复发明轮子. 参考 https://wenku.baidu.com/view/6f5862997c1cfad6185fa725.html https://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46737517 流程 FFT能做什么在此就不赘述了,只了解数据的运算流程. 1.FFT的基本公式

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一.典型方法 典型方法即双锁存器法,第一个锁存器可能出现亚稳态,但是第二个锁存器出现亚稳态的几率已经降到非常小,双锁存器虽然不能完全根除亚稳态的出现(事实上所有电路都无法根除,只能尽可能降低亚稳态的出现),但是基本能够在很大程度上减小这种几率.最后的一个D触发器和逻辑电路组成的是一个采沿(上升沿,修改一下就能采集下降沿)电路,即当第二个锁存器的输出中出现1个上升沿,那么最后的逻辑输出就会产生1个clock的高电平脉冲 二.结绳法 1.结绳法1:利用数据的边沿作时钟(例子中上升沿).(可以将脉冲无

年初,罗德与施瓦茨公司(Rohde & Schwarz)推出了第一款的手持示波器,从指标上看,该示波器打破了传统手持器功能简单.指标水平低.结构粗糙的印象,取而代之达到了主流台式数字示波器的性能,在使用方式和功能上,将手持示波器的发展到了一个新的水平.华睿集成有幸较早的获得了RTH试用的资格,我们通过实际的测试和比较,看看这一款新定义的手持示波器到底能给客户带来多大的惊喜. 手持示波器由于其体积和使用场合的限制,在很长一段时间里,其数据处理的能力都比较有限,这也就决定了传统的手持示波器往往只能观

数字麦克风采用MEMS技术,将声波信号转换为数字采样信号,由单芯片实现采样量化编码,一般而言数字麦克风的输出有PDM麦克风和PCM麦克风,由于PDM麦克风结构.工艺简单而大量应用,在使用中要注意这二者的区别,尤其是STM32 MCU的文档在I2S接口章节,对此区别含糊不清,比如采样率配置,WS管教的用法,单声道双声道的配置,很多地方无法从文档中得到准确信息,需要一边摸索一边研究文档.本文就是对这些问题的一个研究笔记. 一.数字麦克风通信方式 数字麦克风管教很简单,如下面的图示. 电源和地,时钟脚

Chirp信号是一个典型的非平稳信号,在通信.声纳.雷达等领域具有广泛的应用. 简介 Chirp译名:啁啾(读音:“周纠”),是通信技术有关编码脉冲技术中的一种术语,是指对脉冲进行编码时,其载频在脉冲持续时间内线性地增加,当将脉冲变到音频地,会发出一种声音,听起来像鸟叫的啁啾声,故名“啁啾”. 后来就将脉冲传输时中心波长发生偏移的现象叫做“啁啾”.例如在光纤通信中由于激光二极管本身不稳定而使传输单个脉冲时中心波长瞬时偏移的现象,也叫“啁啾”. Chirp信号的表达式如下: 式中f0称作起始频率.