matlab里和随机数有关的函数: (1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列。 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的 随机矩阵。
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在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器,可以提供更突出的频率特性。
在上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中检测信号原理 ) 中 , 使用了公式推导的方法求相关函数 , 本篇博客使用 matlab 求相关函数 ;
卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型,通过将观测数据和模型进行融合,实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中,我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
傅里叶变换的提出让人们看问题的角度从时域变成了频域,多了一个维度。快速傅里叶变换算法的提出普及了傅里叶变换在工程领域的应用,在科学计算和数字信号处理等领域,离散傅里叶变换(DFT)至今依然是非常有效的工具之一。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现(幅频响应和
随着软硬件技术的发展,仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统,且功能灵活,很容易构建,所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器,如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看,电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器,由于计算机性能的飞速发展,已把传统仪器远远抛到后面,并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件,如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
1.什么是白噪声? 答:白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯,是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说,此信号在各个频段上的功率是一样的,由于白光是由各种频率(颜色)的单色光混合而成,因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”,此信号也因此被称作白噪声。相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽,因而其能量是无限大,这在现实世界是不可能存在的。实际上,我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音,因为这让我们在数学分析上更加方便。然而,白噪声在数学处理上比较方便,因此它是系统分析的有力工具。一般,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布,又称常态分布。对于随机变量X,记为N(μ,σ2),分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时,p (x)也就确定了,特别当μ=0,σ2=1时,X的分布为标准正态分布。
所谓频谱分析,又称为功率谱分析或者功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)分析,实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结,并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法,并给出相应的Matlab程序。
MATLAB程序如下: wn=’db2′; [Ld,Hd,Lr,Hr] = wfilters(wn); k=0:3; subplot(221);stem(k,Ld);
摘要:MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器,对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0,开发工具是M语言编程,通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤,掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法,了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号,加入一单频噪声,对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率,设计滤波器进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知,滤波 后的语音信号与原始信号基本一致,即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声,达到了设计目的。 关键词 滤波去噪;FIR滤波器;FLATTOPWIN窗;MATLAB
在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个问题,其一噪声是否按指定的信噪比叠加,其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。
摘要 现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM的调制与解调是最基本的,也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能,制造出很多有用又实惠的电子产品,为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式,而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解,完成了课程设计的目标,并经过适当完善后,将可以在实际中应用。
现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM的调制与解调是最基本的,也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能,制造出很多有用又实惠的电子产品,为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式,而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解,完成了课程设计的目标,并经过适当完善后,将可以在实际中应用。
生成由频率为2 Hz,10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。正弦波以1 kHz采样2秒。将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。
创建一个以4 kHz采样的信号,类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时,最常用的是直接型结构,简单方便,在实现直接型结构时,可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位,除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外,人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它,同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项,尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下,需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台,需要最低功耗,尤其是在一个电池设备上运行的时候。
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度,即低频信息;细节分量表示信号的低尺度,即高频信息。
前言:最近研究汽车碰撞的加速度信号,在信号的采集过程中难免遇到噪音,导致信号偏差,为了更好的反映系统情况,故常需要信号去噪,本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
期望也就是平均值,是一个数值,反应的是随机变量平均取值的情况,期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通,高通,
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第43章 IIR滤波器的Matlab设计 本章节讲解II
MATLAB(Matrix Laboratory)是一种强大的科学计算软件,广泛用于工程、物理、数学、计算生物学和其他领域的数据分析、模拟和可视化。本文将带您从入门到精通,通过具体案例演示如何使用MATLAB进行科学计算。
X=FFT(x); X=FFT(x,N); x=IFFT(X); x=IFFT(X,N)
由于脑电信号的不稳定性和不规则性,因此对脑电信号的处理也比较复杂,难以直接从中分析出内在联系。通常情况下会对信号做一定的预处理,通过这种粗糙的处理,可以得到具有一定规律的信号,便于后续的研究。
本讲使用matlab产生待滤波信号,并编写testbench进行仿真分析,在Vivado中调用FIR滤波器的IP核进行滤波测试,下一讲使用两个DDS产生待滤波的信号,第五讲或第六讲开始编写verilog代码设计FIR滤波器,不再调用IP核。
1)LFSR:线性反馈移位寄存器(linear feedback shift register, LFSR)是指给定前一状态的输出,将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。异或运算是最常见的单比特线性函数:对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入,再对寄存器中的各比特进行整体移位。
MATLAB函数 fir1 和 fftfilt 的功能及其调用格式可以用 help 命令查阅;
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。因此,这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合人的观察或机器的识别系统。应该明确地是增强处理并不能增强原始图像的信息,其结果只能增强对某种信息的辨别能力,而同时这种处理有可能损失一些其他信息。
数字信号处理(DSP)是在数字计算机或数字信号处理器上对信号进行处理的一种技术。Matlab和Simulink是用于科学计算和系统建模的强大工具,也广泛用于数字信号处理应用。本教程将深入介绍如何使用Matlab进行数字信号处理,并如何在Simulink中建模和仿真数字信号处理系统。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号,目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话,而背景音乐正在播放。在这种情况下,语音去噪系统的任务是消除背景噪声,以改善语音信号。除许多其他用例外,此应用程序对于视频和音频会议尤其重要,在视频和音频会议中,噪声会大大降低语音清晰度。
基于matlab的MPSK的仿真流程图_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料…
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件,其一般的用法为 [X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中,X,MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据,fmt为图象的格式,filename为读取的图象文件(可
.mif 和 .coe 是 FPGA 设计中常用的存储文件,用于 ROM、RAM 等存储器数据的加载,常见的还用在 DDS 信号发生器和 FIR 滤波器的设计中。
此 MATLAB 函数 清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净。运行 clc
SNR:信噪比,信号与噪声的比率 P:平均能量 信号功率和噪声功率有着相同的带宽 如果信号是一个常量s,或者随机变量S,那么对于随机噪声N的SNR为
MATLAB和Simulink仿真环境被集成在一个软件实体中,在MATLAB集成环境中可以打开Simulink文件和Simulink库浏览器(Simulink Library Browser)。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波,去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
作者:张苏 链接:https://www.zhihu.com/question/22202980/answer/20973635 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),
博主最近转战语音增强研究,刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法,最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大,比较详细,matlab源码也可以找到,对于刚入门音频处理的小白来讲,先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
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