功率谱密度(PSD),它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布.这里功率可能是实际物理上的功率, 或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方,也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率. 维纳-辛钦定理:宽平稳随机过程的功率谱密度是其自相关函数的傅立叶变换. 对于连续随机过程,其功率谱密度为 功率谱密度 其中, 是定义在数学期望意义上的自相关函数,是函数的功率谱密度.注意到 自相关函数的定义是乘积的数学期望,而的傅立叶变换不存在,因为平稳随机函数不满足平方可积.星号*表 示复共

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

(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

Matlab实现单(双)极性(不)归零码 内容大纲 Matlab实现单极性不归零波形(NRZ),0 1 幅值 Matlab实现单极性归零波形(RZ),0 1 幅值 Matlab实现双极性不归零波形,-1 1 幅值 Matlab实现双极性归零波形, -1 1 幅值 设计 首先需要确定单个码元信号,以一秒为一个码元周期,每次采样128个点得到两个码元信号,分别是RZ信号和NRZ信号 %% 生成单个码元 Ts = 1; % 码元周期 N_sample = 128; % 单个码元抽样点数 dt = Ts

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s

转自:http://www.elecfans.com/tags/nb-iot/ 标签 > nb-iot nb-iot 关注 118人关注 提供NB-IoT技术特点,NB-IoT模块/芯片,NB-IoT解决方案等前沿技术趋势信息,工程师最喜欢的NB-IoT技术社区/ 文章: 578 个 浏览: 46269 次 分享:    看点!专家们这样解读 NB-IoT 和 LoRa [现场直播]12月4日第五届中国IoT大会之产业发展高峰论坛 NB-IoT将为智慧城市带来哪些改变? 中国电信建成40余万个N

原文地址:http://www.360doc.com/content/16/0505/23/532901_556620735.shtml 通信方向在做仿真时经常用到信噪比这个参数,而对于不同形式的信号所用到的信噪比的形式往往不同,所以有必要信噪比这一概念做深入的区分,避免混淆. 首先明确几个符号的意义 : S:信号的平均功率 N: 噪声的平均功率 Eb: 每bit信号能量 N0:噪声的功率谱密度 Es:信号(符号)的能量 Rb:传信率(每秒传输的bit数) W: 信号带宽 T: 符号周期 Ts:

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

(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*

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

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(

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

程序1: %在MATLAB中是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当采样时间间隔足够小时,这些离散的采样值就能较好地近似出连续信号,matlab中连续信号的显示实际上还是离散信号的显示,只是取样点特别 %多的时候,用线连接起来,显示出来的图形就比较圆滑,接近连续信号:如果取样点特别少,连接起来就会变成折线: clear all; %这个其实可以没有,只不过以前出过问题,现在就加上! N=; %这个是你举得信号的点数,随便你了 fs=; %这个是抽样频率,记得要高于信号中最高频率