信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。 感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网络的抗
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
自适应滤波器能够根据输入信号自动调整滤波系数进行数字滤波。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Ma
自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法
《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。以下是小编为大家精心准备的：，欢迎参考阅读!
强度分析方面有：ansys、abaqus、nastran、adina等算主流。 流体方面有：fluent、cfx、starcd等等。 多体动力学方面有：adams、simpack等等。 电磁：ansoft、magneforce 铸造：magma、anycasting，procast 注塑：mold flow、moldex3d
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第三十篇，开启十七章，带来 IP 的创建 等相关内容，本篇内容目录简介如下：
自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。
的结果中，占的权重就太大了，而是带噪信号，这样梯度噪声就被放大了。为了克服这个问题，可使用归一化LMS滤波器。在迭代时，对输入向量欧式范数（就是模值）的平方进行归一化（Normalized LMS)。
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。
在2023年，MATLAB可能会有以下的技术和特性 1. 更强大的深度学习功能：随着深度学习在各个领域中的广泛应用，MATLAB 可能会进一步加强其深度学习框架的功能，提供更多的模型和算法，同时增强性能和效率。 2. 自适应算法：MATLAB 可能会引入自适应算法，该算法可以根据不同的输入数据和条件自动调整参数和计算方式，从而提高计算精度和效率。 3. 云服务集成：MATLAB 可能会将其计算和存储服务与公共云平台集成，使得用户可以更方便地进行大规模计算和处理。 4. 可视化增强：MATLAB 可能会增强其可视化功能，包括更多的图表类型、更高的图表性能和更灵活的交互式操作。 5. AI 功能：MATLAB可能会引入更多人工智能相关的功能，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以满足不同领域的需求。
MathWorks MATLAB R2023a是一种数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。在2023年，MATLAB可能会有以下的技术和特性： 1. 更强大的深度学习功能：随着深度学习在各个领域中的广泛应用，MATLAB 可能会进一步加强其深度学习框架的功能，提供更多的模型和算法，同时增强性能和效率。 2. 自适应算法：MATLAB 可能会引入自适应算法，该算法可以根据不同的输入数据和条件自动调整参数和计算方式，从而提高计算精度和效率。 3. 云服务集成：MATLAB 可能会将其计算和存储服务与公共云平台集成，使得用户可以更方便地进行大规模计算和处理。 4. 可视化增强：MATLAB 可能会增强其可视化功能，包括更多的图表类型、更高的图表性能和更灵活的交互式操作。 5. AI 功能：MATLAB可能会引入更多人工智能相关的功能，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以满足不同领域的需求。
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…
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第1章 初学数字信号处理准备工作 本期教程开始带领大家学习DSP
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
在数字信号处理中，滤波器占有及其重要的地位。数字滤波器是语音处理，图像处理，模式识别，频谱分析等应用的基本处理算法。从本章起，我们将开始讲解滤波器设计。
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。
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
.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。
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）。
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。
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。
1987年：Lim和Oppenheim发表语音增强的维纳滤波方法； 1987年：Boll发表谱减法； 1980年：Maulay和Malpass提出软判决噪声一直方法； 1984年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法；
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。
在我们使用SD web UI的过程中，有很多采样器可以选择，那么什么是采样器？它们是如何工作的？它们之间有什么区别？你应该使用哪一个？这篇文章将会给你想要的答案。
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
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。
在FPGA实现图像处理算法之前我们需要验证我们的verilog代码的算法是否正确，或者是哪里出了问题，这时搭建一个图像处理的仿真平台就非常必要。我们很容易在仿真过程中找到算法的计算错误，但是下板之后就不那么容易了。所以搭建FPGA图像处理仿真平台非常必要。
1 前言 朋友们~好久没见~。在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。 但是，在那篇文章的最后，也提出了一个有趣的问题，该问题是：“该实验进行参数辨识需要先采集好数据到工作区间进行离线训练，然后再把参数一个个填到BP网络的控制系统中。如果隐含层神经元数量过多的话，那么这个工作无疑是繁琐的。那么有什么办法可以解决呢？”不知道大家有没有认真思考过这个问题，并自己尝试去解答（
之前的博客：OFDM深入学习及MATLAB仿真 中有对交织的概念进行讲解，但讲解还是比较浅显，且仿真实现时并没有加入交织及解交织流程，这里单独对交织的原理做一个讲解并在原来代码的基础上加入交织及解交织流程，再去对比一下加入后和加入前的误比特率。
MATLAB软件是一款被广泛应用于科学计算和工程设计领域的软件，其独特的功能使其成为了许多行业专业人员的首选。下面将会介绍MATLAB软件的独特功能并举例说明其在实际应用中的作用。
上篇主要分享了如何建立Matlab/Simulink与ROS的通讯，这次简单介绍如何利用Matlab/Simulink进行ROS算法的搭建和验证。以常见的turtlesim为例，我们经常会启动turtle_teleop_key的ROS节点，通过移动键盘上的光标来控制小乌龟的移动，其原理是 turtle_teleop_key的节点会发布运动控制的topic：/turtle1/cmd_vel，turtlesim的节点会订阅该topic从而实现运动，运行原理图如下图所示：
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时，每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度，解决方法是尽可能改用 Fcn 模块。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
摘要在本设计中，首先，针对课设题目要求，进行了系统的总体方案选择，以及各功能模块的方案论证和选择。选择通过升压斩波电路将输入直流电压升高，再利用全桥逆变方式将直流电转换成 50HZ 的交流电，控制部分采用 PWM 斩波控制技术。接着，对各功能模块进行了详细的原理分析和电路设计，同时也对可能出现的直流不平衡等问题进行了考虑。并最终通过 MATLAB 来实现PWM 逆变器的仿真，并进行结果分析，得出系统参数对输出的影响规律。经过理论分析设计以及 MATLAB 仿真两种方式，证明了本系统可以很好地实现将输入 110V 直流转换成 220V、50HZ 单相交流电的设计要求，另外本设计也按设计要求采用了 PWM 斩波控制技术。关键词： 逆变；PWM 控制；MATLAB 仿真；DC-DC；目录1.设计方案的论证与选择 .11.1 总体设计思路 11.2 DC-DC 方案论证与选择 11.3 逆变主电路的方案论证与选择 21.4 逆变器控制方法的论证与选择 .32.设计原理及实现方法 .42.1 升压斩波电路的设计 .42.2 全桥式逆变电路的设计 .52.3 PWM 控制技术及 SPWM 波的生成 62.3.1 PWM 控制的基本原理 72.3.2 SPWM 法的基本原理 72.3.3 规则采样法 82.3.4 单极性和双极性 PWM 控制逆变电路分析 .93.MATLAB 仿真及结论分析 .123.1 升压环节的建模与仿真 123.2 制作并生成 SPWM 波形 .133.3 逆变环节的建模与仿真(一) .153.4 逆变环节的建模与仿真(二) .173.4.1 载波频率与输出电压频率改变对波形的影响 .183.4.2 改变负载对输出的影响 214.收获与体会 .255.参考文献 .26PWM 逆变器 Matlab 仿真1.设计方案的论证与选择1.1 总体设计思路由于要求的输出为 220V,50HZ 单相交流电，而输入却是只有 110V 的直流电压，所以仅仅由逆变环节不能实现，而应该有升压环节。方案一：有工频变压器的逆变电源。逆变电路将 110V 输入电压逆变成有效值基本不变的频率为 50HZ 的交流电，再由工频变压器升压得到 220V 交流电压。方案二：无工频变压器的逆变电源。直流-直流变流电路将输入的 110V 直流电压提高，再经过逆变过程及滤波电路得到要求的输出。方案选择：方案一的效率一般可达 90%以上、可靠性较高、抗输出短路的能力较强。但是，它响应速度较慢，体积大，波形畸变较重，带非线性负载的能力较差，而且噪声大。而方案二的效率、可靠性高的同时，其响应速度、噪声、体积等性能都更好。因此我选择方案二。从而本设计应该包含有 DC-DC、滤波电路、逆变电路以及控制部分。按设计要求，控制部分应采用 PWM 斩波控制技术，使输出交流电的频率为 50HZ。因为各个功能模块有多种方案可供选择，每种方案有其各自的优点和适用范围，所以本设计的重点是对各功能模块进行方案论证和比较，并针对所选方案进行电路的设计，同时确定相关参数和性能指标。按设计要求，最终应该进行 Matlab 仿真及结果分析。1.2 DC-DC 方案论证与选择方案一：直接直流变流电路。该电路也称作斩波电路，它的功能是将直流电直接变成另一种固定电压或可调电压的直流电，这种情况下输入和输出之间不隔离。方案二：间接直流变流电路。该形式的电路是在直流变流电路中增加了交流环节，在交流环节中通常采用变压器实现输入输出的隔离。方案选择：方案一由于不采用变压器进行输入
1、波动性突破实盘系统介绍 1.1 系统设计思想 波动性突破， 本身带有一定程度自适应市场的特点， 为趋势跟踪系统中的上品， 我们再加入时间清仓、 顺势下轿的元素， 在中性的盘整市道中主动退出突破交易， 或在发生第二次波动性突破的时候顺势平仓，这样就部分解决了利润回撒的问题， 至于参数， 个人倾向于没有参数的交易系统模型最好， 最具有未来市场的适应能力， 如果必须要有一两个参数， 那么以该参数在大幅度变动的测试环境下， 仍然可以盈利为佳。 1.2 波动性突破系统的文华财经源码： TR:= MAX(MAX(
显存32G是我们普通电脑很难达到的水平，腾讯云的HAI在最近的官方推广中应该很多小伙伴们都使用过了，特别是图像生成的【Stable Diffusion】服务，并且我们可以选择32G显存的虽然当前只有默认的模型功能，但是用起来还是能满足我们的需求的进阶型服务，就说跑【sd-webui-animatediff】拓展功能，那就十分的有意思了，由于网络下载的比较慢，本章节我们先来说一下各种采样方式对应生成内容的结果。
matlab简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科
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