1．通過實驗加深對快速傅立葉變換（FFT）基本原理的理解。 2．了解FFT點數與頻譜分辨率的關系，以及兩種加長序列FFT與原序列FFT的關系。 離散傅里葉變換（DFT）和卷積是信號處理中兩個最基本也是最常用的運算，它們涉及到信號與系統的分析與綜合這一廣泛的信號處理領域。實際上卷積與DFT之間有著互通的聯系：卷積可化為DFT來實現，其它的許多算法，如相關、濾波和譜估計等都可化為DFT來實現，DFT也可化為卷積來實現。
標簽： FFT 實驗 傅立葉變換 分辨率
上傳時間： 2015-09-06
上傳用戶：王者A
信號與系統基礎知識包括連續信號與模型、離散信號與模型；常用信號變換包括Z變換、Chirp Z變換、FFT變換、DCT變換和Hilbert變換等；離散系統結構包括IIR、FIR和Lattice結構；IIR濾波器設計包括模擬和數字低通、高通、帶通與帶阻濾波器設計，以及基于沖激響應不變法和雙線性Z變換法的IlR濾波器設計等；FIR濾波器設計包括基于窗函數、頻率抽樣法和切比雪大逼近法的FIR濾波器設計；平穩信號分析包括經典功率譜估計、基于參數模型的功率譜估計和基于非參數模型的功率譜估計；非平穩信號分析包括STFT變換、Gabor展開、Wigner-Ville分布與Choi-Williams分布；非高斯信號分析包括基于非參數法的雙譜估計、基于參數模型的雙譜估計，以及雙譜估計的應用；信號處理的GUI實現包括濾波器設計與分析的FDATool工具和濾波器設計與信號分析的SPTool工具。
標簽： Hilbert Lattice Chirp 變換
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：彭玖華
用來產生均勻分布或高斯分布的偽隨機數 （近似白噪聲），它們可具有不同的均值和方差。用REMEZ算法求交錯點組。用Cholesky分解求ARMA模型的參數并作譜估計。求MA模型的參數 并估計功率譜。 用最小方差法估計序列 的功率譜。
標簽： 分布 偽隨機 高斯 白噪聲
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：aa54
構造一組輸入為白噪聲加三個頻率非常接近的正弦波，其信噪比為10dB，觀測長度為256。試分別用普通AR譜估計和采用功率噪聲抵消算法的AR譜估計估計這組信號的頻率，并比較結果。
標簽： 輸入 白噪聲 正弦波 頻率
上傳時間： 2015-11-12
上傳用戶：lxm
ARIMA模型，用來對非平穩信號的功率譜估計，很有用！
標簽： ARIMA 模型
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：腳趾頭
《數字信號處理技術的算法分析與應用》本書按照確定性信號、隨機信號和時變信號的分析逐步展開，內容包括信號采樣技術、數字濾波技術、傅里葉變換和應用、功率譜估計、多采樣率信號處理、短時傅里葉變換和小波變換等。
標簽： 信號 數字信號 處理技術 分
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：baitouyu
對二維矩形陣列，進行空間譜估計！適合陣列測向的新手，建議先仔細學習基礎知識。在知識積累上想進行垮越式發展，于初學者來說最重要的是能幫助你弄清楚問題根本何在。
標簽： 二維 矩形 陣列
上傳時間： 2016-01-08
上傳用戶：semi1981
筆者在前人研究的基礎上，利用TI 公司的TMS320C6713BDSP 芯片對改進的功率譜估計算法——Welch法進行了實現，驗證了算法的可實現性與硬件系統的可行性。
標簽：
上傳時間： 2016-02-25
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Welch法：Welch法對Bartlett法進行了兩方面的修正：一是選擇適當的窗函數w(n)，并在周期圖計算前直接加進去，加窗的優點是無論什么樣的窗函數均可使譜估計非負。二是在分段時,可使各段之間有重疊，這樣會使方差減小。
標簽： Welch Bartlett 方面 正
上傳時間： 2016-03-03
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計算七類窗函數并給出歸一化對數幅頻曲線 產生了一個實驗數據test，該數據是128點復序列，用于功率譜估計
標簽： test 計算 窗函數 對數
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：葉山豪
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