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hilbert

  • matlab神经网络算法通信信号调制识别

    %========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %对调制信号进行快速傅里叶算法(离散) y1=hilbert(y0) ;    %调制信号实部的解析式  factor=0;        %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值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

    标签: matlab 神经网络算法 通信信号 调制识别

    上传时间: 2020-04-07

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  • matlab神经网络算法通信信号调制识别y

    %========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %对调制信号进行快速傅里叶算法(离散) y1=hilbert(y0) ;    %调制信号实部的解析式  factor=0;        %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值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

    标签: matlab 神经网络算法 通信信号 调制识别

    上传时间: 2020-04-07

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  • 《数字信号处理》-莱昂斯- 中文第二版

         本书一方面详尽地讨论了数字信号处理中的两大基本内容:离散傅里叶变换和数字滤波器,另一方面深入浅出地介绍了数字信号处理中深入发展的一些新课题。主要内容包括:周期采样、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、数字滤波器、离散希尔伯特(hilbert)变换、采样速率转换、量化,信号取均值、无限冲激响应滤波器(HR)、冲激频率采样和内插式有限冲激响应滤波器(FIR)、多相滤波器和串级积分器—梳状有限冲激响应滤波器(FIR)等内容。本书适合作为电子工程专业、通信专业及其他相关专业的教材及教学参考书,也可供工程师以及专业技术人员参考。本书对数字信号处理(DSP)的基本内容进行了系统阐述,包括目前数字信号处理的新技术成果,是一本理论和实践结合得十分完美的教材。本书自1997年出版以来,深受读者欢迎,十分畅销。本书是对第1版的内容修订和扩充后推出的第2版。书中通过具有启发性的解释和精心挑选的例子,采用易于理解的数学表示方法,循序渐进地对数字信号处理技术加以说明和解释,帮助读者从整体掌握DSP基础,并逐步掌握较高层次的DSP概念和应用。本书特点:·包含大量实际直观的例子·强调实际的、日常的DSP应用和解决方案·提供了全新的正交信号处理内容,包括易于理解的三维空间图·包括即使是经验丰富的专业人士也可能忽略的技术方法·涵盖频率采样、内插式FER、CIC等重要滤波器提供流行的数字信号处理技巧。

    标签: 数字信号处理

    上传时间: 2022-05-22

    上传用户:zhaiyawei