signal-processing

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    在文獻中,機器學習技術適用於振盪約爲0的信號。 如果不是這種情況(如下圖所示),可以使用功能提取和機器學習仍然成功應用?

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    我嘗試在軟件中解調8dpsk。載波頻率= 1800Hz,調製速率= 1600波特,即itu-tv.27。解調器具有以下屬性: 輸入通帶硬件濾波器50 ... 3600 Hz; 採樣頻率 - 9600Hz; 匹配濾波器--RRC,Beta = 1; 定時恢復 - 簡單的加德納,一階循環,每個符號點數爲2 。 另外,解調器具有用於在匹配濾波器輸出之間內插的內插器。 物理線路很短,我相信AWGN的數量必

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    考慮到一個加性高斯白噪聲(AWGN)通信信道,其中傳輸來自BPSK調製的信號。然後,接收到的有噪信號是:y[k] = s[k] + w[k]其中s[k]是+ 1,-1符號,而w[k]是零均值白高斯噪聲。 - 我想估計信號s並通過從0:40 dB變化SNR來評估性能。假設估計的信號是hat_s。 所以,這個圖表會具有在X軸上SNR範圍和Y軸的已知信號值和即估計值之間獲得的均方誤差,s[k] - ha

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    我在MATLAB以下代碼: L = 10000; Power = -100; A = 10^0.5; Fs = 25e6; fc1 = 100; fc2 = 1e3; fc3 = 10e3; fc4 = 100e3; fc5 = 1e6; a1 = 2*pi*fc1/Fs; a2 = 2*pi*fc2/Fs; a3 = 2*pi*fc3/Fs; a4 = 2*pi*fc4/

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    我有一個具有開/關數據的二進制時間序列數據集。這通常是短暫的,因此看起來像一個高峯。這是它的外觀。 我已檢測到的峯和所述峯之間提取的時間間隔和有數據爲它太(在底部小紅色2WAY箭頭)。問題是,正如我們可以看到的那樣,峯值是聚類的,而且我想要對脈衝羣大小(羣集中的峯值數量),交織間隔(第一個羣集的最後一個峯值與第一個峯值之間的距離)進行量化最後一個集羣),沒有。爆炸等。 一旦識別出集羣,這一切都很容

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    我正在研究測量方向盤絕對角度的方向盤角度傳感器。由於轉向角度傳感器使用齒輪和幾個完全與硬件相關的接頭,所以儘管由於機械部件的使用以及由於某些環境和道路條件的緣故,隨着時間的推移開始校準,但傳感器的值中會出現一些誤差例如偏移,相位變化,信號變平,延遲)。 簡而言之,由於測量中的這些誤差,我們的目標被分散了意味着如果我正在查看速度與時間曲線,所以如果在原始或校準傳感器中短時間接近理想狀態傳感器,我的速

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    我目前正試圖通過聲音發送和接收一些BPSK調製數據。目前,我使用goertzel的算法作爲解調的帶通濾波器。我沒有正式的信號處理培訓。 鑑於44100Hz的採樣率和100的桶大小,我的直覺認爲,以441Hz的頻率倍數產生波會導致我獲得一個相對恆定的相位。在其他頻率下,我檢測到的相位應該漂移。 但是,當我在當前的實現中檢測到一秒鐘內(大約90度)產生的聲波時,會出現相位漂移。這是我的預期還是我執行g

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    我在參考Lyons的DSP書8.5美元: [Understanding Digital Signal Processing, 2nd, Richard G. Lyons, 2005] 有一個online version。 這裏是特定部分的截屏: 我只是太愚蠢獲得功能的均勻度/奇怪和實際只/ imagnary只之間的連接從文本的頻譜... 非常感謝, /熊先生

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    我想繪製直方圖擬合和內核密度曲線在一個圖中意味着我在圖中顯示ks密度曲線和一個幀中的histfit。 有人可以幫助我如何做到這一點。 我只是提出了一個示例代碼,我想要做什麼。 非常感謝。 x = rand([1 50]) figure(1) histfit(x) hold on [f,xi] = ksdensity(x); hold off

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    我正在創建一個顏色網格,它需要一些原始用戶輸入,如:定義的腳本運行時間,隨機信號數量,樣本數量和歸一化0或1。鼠標,其中一列或框應變爲紅色,表示「高」,而其他框/柱保持藍色,黃色或綠色。 到目前爲止,我有以下代碼,但除了能夠顯示示例顏色網格之外,我沒有取得任何進展。我可以採取哪些步驟來執行原始輸入並生成隨機信號? from pylab import arange, cm, draw, rand