定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

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(…,POWE

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

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(

本文章主要讨论高斯白噪声的FPGA实现.简单的方法可以采用在Matlab中产生服从一定均值和方差的I.Q两路噪声信号.然后将两组数据存在FPGA中进行回放,以此来产生高斯白噪声.这种方法优点是产生方法简单占用FPGA资源少,但是他只能保证在回放噪声的一段数据是满足不相关特性的,段与段之间的数据是相关的.为了使整个过程中的噪声都满足不相关特性,可以通过LSFR序列的交错异或,得到均匀分布的伪随机信号,采用在一个ROM中存储sin函数值另一个ROM中存储log函数值.通过产生随机读地址的方式随机读取

本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下. 白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高).白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或

移植性提示 2.1 预计在python3.0中,运算符/只能执行True除法.3.0发布后,程序员要更新自己的程序,以兼容新行为. 3.1 python2.0版本开始引入增量赋值符号,在老版本python中使用增量赋值符号是语法错误. 4.1 使用核心python模块中的函数,通常可使程序更易移植.

有小伙伴在用脚本启动浏览器时候发现原来下载的插件不见了,无法用firebug在打开的页面上继续定位页面元素,调试起来不方便 . 加载浏览器配置,需要用FirefoxProfile(profile_directory)这个类来加载, profile_directory既为浏览器配置文件的路径地址 一.遇到问题 1.在使用脚本打开浏览器时候,发现右上角原来下载的插件firebug不见了,到底去哪了呢? 2.用脚本去打开浏览器时候,其实是重新打开了一个进程,跟手动打开浏览器不是一个进程. 所以没主动加

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14

环境为Ubuntu16.04 Apache2.4 Python2.7.13 django 1.8 今天部署apache+django,经过各种折腾,好不容易配置完了,发现错误Apache的日志里有一项 ImproperlyConfigured: Error loading either pysqlite2 or sqlite3 modules (tried in that order): No module named _sqlite3 于是打开Python 测试下能否导入sqlite3模块 >

python调用dll相对而言比较方便,写个脚本调试轻松工作,快乐生活. python脚本 from ctypes import * import time # 脚本挂起 input() # load dll __stdcall 方式 dll = windll.LoadLibrary('IDPSOLID510Lib.dll'); print("dll handle=",dll); #获取版本号 p_version = create_string_buffer(512); ret = d

1.下载网页:OpenHtml.py import urllib.request from urllib.parse import quote class HtmlLoader(object): def Open(self, chaper_url): if chaper_url is None: return None headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Fir

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import mixture from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b

在开发python项目的时候,有时候会用的java的jar包 有这么几个python的三方包可以用: pyjnius:bug list:https://github.com/kivy/pyjnius/issues ,目前总共125个,也不少,同事用的这个:pyjnius依赖cython:使用时的一个问题解决办法: 由于添加了对jar包的解析,因此mac环境jre需要进行设置vi /Library/Java/JavaVirtualMachines/{your jdk version path}/C

Python 3 改成 http.cookiejar了,所以import cookielib只要改成import http.cookiejar,就可以了.

入门机器学习时,一些测试数据是网络上的csv文件.这里总结了两种加载csv文件的方式: 1 通过numpy.urllib2加载 import numpy as np import urllib2 url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" raw_data = urllib2.urlopen(url) d

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 1.加载mnist数据 执行完成后,会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的数据将放入这个文件夹内.下载的四个文件为: 下载下来的数据集被分三个子集:5.5W行的训练数据集(mnist.train),5千行的验证数据集(mnist.val

主要是加载进来,之后就没难度了 import json path = 'predict2.json' file = open(path, "rb") fileJson = json.load(file) # 剩下的就是解析了,都是列表和字典的操作 crop_cells = fileJson["crop_cells"] ... ...

对于音频的操作可以使用pygame包中的sound 和 music对象进行音乐播放. Sound对象适合处理较短的音乐,如OGG和WAV格式的音频文件. Music对象出来可以播放OGG.WAV音频外,还可以播放mp3格式. from pygame import mixer   #mixer对象可以播放音乐 一.Sound 对象 mixer.init()  先初始化 创建Sound对象 sound = mixer.Sound(音频文件名) sound.play(loops = 0)   播放音乐