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Hilbert

  • matlab神經網絡算法通信信號調制識別

    %========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %對調制信號進行快速傅里葉算法(離散) y1=Hilbert(y0) ;    %調制信號實部的解析式  factor=0;        %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    標簽: matlab 神經網絡算法 通信信號 調制識別

    上傳時間: 2020-04-07

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  • matlab神經網絡算法通信信號調制識別y

    %========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %對調制信號進行快速傅里葉算法(離散) y1=Hilbert(y0) ;    %調制信號實部的解析式  factor=0;        %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

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    上傳時間: 2020-04-07

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  • 《數字信號處理》-萊昂斯- 中文第二版

         本書一方面詳盡地討論了數字信號處理中的兩大基本內容:離散傅里葉變換和數字濾波器,另一方面深入淺出地介紹了數字信號處理中深入發展的一些新課題。主要內容包括:周期采樣、離散傅里葉變換(DFT)、快速傅里葉變換(FFT)、數字濾波器、離散希爾伯特(Hilbert)變換、采樣速率轉換、量化,信號取均值、無限沖激響應濾波器(HR)、沖激頻率采樣和內插式有限沖激響應濾波器(FIR)、多相濾波器和串級積分器—梳狀有限沖激響應濾波器(FIR)等內容。本書適合作為電子工程專業、通信專業及其他相關專業的教材及教學參考書,也可供工程師以及專業技術人員參考。本書對數字信號處理(DSP)的基本內容進行了系統闡述,包括目前數字信號處理的新技術成果,是一本理論和實踐結合得十分完美的教材。本書自1997年出版以來,深受讀者歡迎,十分暢銷。本書是對第1版的內容修訂和擴充后推出的第2版。書中通過具有啟發性的解釋和精心挑選的例子,采用易于理解的數學表示方法,循序漸進地對數字信號處理技術加以說明和解釋,幫助讀者從整體掌握DSP基礎,并逐步掌握較高層次的DSP概念和應用。本書特點:·包含大量實際直觀的例子·強調實際的、日常的DSP應用和解決方案·提供了全新的正交信號處理內容,包括易于理解的三維空間圖·包括即使是經驗豐富的專業人士也可能忽略的技術方法·涵蓋頻率采樣、內插式FER、CIC等重要濾波器提供流行的數字信號處理技巧。

    標簽: 數字信號處理

    上傳時間: 2022-05-22

    上傳用戶:zhaiyawei

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