MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

Github地址 @ 缩放 void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) @ 旋转

信噪比:即Signal noise ratio , 即SNR: 它的单位为 dB, 公式为: SNR = 10lg(PS / PN), 其中 ps 表示信号的有效功率, pn 表示噪声的有效功率: 如何计算一个信号的功率呢? 假如有一个一维的信号 x ,它的平均功率可以这么算: power = sum(x .* x ) / size(x) 有时候,会用dbW 来描述一个信号的功率,这是什么意思呢? dBw 是一个表示功率绝对值的单位(以1 W 功率为基准, dBm 以 1mW为基准) 计算公式为

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.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. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的

智能耳机 人机交互 智能声学终端 智能耳机 智能音箱 智能听力器 喇叭单体 动圈喇叭 新材料 DLC 石墨烯 陶瓷单位 吸音材料 智能芯片 阵列式麦克风 声纹传感器 演算法 降噪算法 智能听力保护 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施,即在声源处降噪.在传播过程中降噪及在人耳处降噪,都是被动的.为了主动地消除噪声,人们发明了“有源消声”这一技术.ANC(Active Noise Control)又称为主动噪声控制,常应用在耳机降噪中, 原理:通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,

一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

1. 平均功率与峰值电平       峰值电平在模拟电视广播时用于表征频道信号电平强弱. 模拟电视信号是单极性.不对称的,即电视信号有一个固定黑色参考电平,比黑色亮的信号处在黑色电平线一边,同步脉冲处在另一边.单极性调制载波,有两种方式:①正极性调制指亮度增加时载波幅度增大,同步脉冲始终对应发射功率最小值:②负极性调制指亮度增加时载波幅度减小,同步脉冲对应发射功率最大值.负极性调制由于具有受干扰小等优点,我国和世界大多数国家都采用负极性调制. 测量模拟电视信号电平,使用频谱分析仪在规定带宽/30

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

市面上采用RISC-V架构的CPU很多,且没有如X86那样高度细节的标准,故采用说明文档详细的SiFive Freedom U540-C000芯片来做介绍(下面统一称为FU540). FU540支持多种启动方式,且由MSEL针脚控制. 在了解启动流程之前,首先需要明确RISC-V的三种启动模式 M-mode(Machine Mode) S-mode(Supervisor Mode) U-mode(User Mode) 在系统加电启动后会处于M-mode,有关启动模式将在下文详细讲解. 通常,RI

pause函数:       功能:让进程暂停直到信号出现   #include<unistd.h>      intpause();    函数说明:pause()会令目前的进程暂停(进入睡眠状态),直至信号(signal)所中断. 返回值:只返回-1. #include<stdio.h> #include<unistd.h> void deal() { printf(“信号干扰!\n”); } void main() { printf(“进程执行!\n”); sig

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

第十章        信号    信号是软中断,提供了一种处理异步事件的方法.例如,终端用户键入终端键,会通过信号机制停止一个进程,或及早终止管道中的下一个程序.    每个信号都有一个名字,SIG开头.例如:    SIGABRT:夭折信号,当进程调用abort函数时产生.    SIGALRM:闹钟信号,由alarm函数设定时器超时后将产生此信号.    当信号出现时,可以告诉内核按下列三种方式之一进行处理:    (1)忽略此信号.butSIGKILL和SIGSTOP不能忽略.他们向内核和

在信号处理程序中经常调用longjmp函数以返回到程序的主循环中,而不是从该处理程序返回. 但是,调用longjmp有一个问题.当捕捉到一个信号时,进入信号捕捉函数,此时当前信号被自动地加到进程的信号屏蔽字中.这阻止了后来产生的这种信号中断该信号处理程序.(仅当从信号捕捉函数返回时再将进程的信号屏蔽字复位为原先值:http://www.cnblogs.com/nufangrensheng/p/3515945.html)如果用longjmp跳出信号处理程序,那么,对此进程的信号屏蔽字会发生什么呢(

pause函数:      功能:让进程暂停直到信号出现 #include<unistd.h> intpause(); 函数说明:pause()会令目前的进程暂停(进入睡眠状态),直至信号(signal)所中断. 返回值:只返回-1 例子: #include<stdio.h> #include<unistd.h> void deal() { printf(“信号干扰!\n”); } void main() { printf(“进程执行!\n”); signal(SIGI

用PCA(主成分分析法)进行信号滤波 此文章从我之前的C博客上导入,代码什么的可以参考matlab官方帮助文档 现在网上大多是通过PCA对数据进行降维,其实PCA还有一个用处就是可以进行信号滤波.网上对此的介绍比较少,正好最近研究了一下,所以把自己的理解记录下来. 对于PCA原理的介绍网上已经有很多帖子,我比较喜欢的是这个:PCA的数学原理.文章把PCA降维定性和数学理解分析得生动且透彻,这里不再重复. 直接上干货吧,简单一个例子: 给定信号: 其中有用信号为三个频率不同且幅值相位不相同的余弦函

在去噪自编码器中,模型的输入是原始的输入经过某种形式的加噪过程后的衰弱的形式,所以加噪声一般分为:加高斯白噪声,掩模噪声,椒盐噪声. 1.加性高斯噪声 self.scale = tf,placeholder(dtype = tf.float32) self.x_corrupted = tf.add(self.x, self.scale*tf.random_normal(shape = (self.n_input,))) 2.掩模噪声 self.keep_prob = tf.placeholder

在信号处理程序中经常调用longjmp函数以返回到程序的主循环中,而不是从该处理程序返回. 但是,调用longjmp有一个问题.当捕捉到一个信号时,进入信号捕捉函数,此时当前信号被自动地加到进程的信号屏蔽字中.这阻止了后来产生的这种信号中断该信号处理程序.(仅当从信号捕捉函数返回时再将进程的信号屏蔽字复位为原先值:http://www.cnblogs.com/nufangrensheng/p/3515945.html)如果用longjmp跳出信号处理程序,那么,对此进程的信号屏蔽字会发生什么呢(

1.有时候不希望在接到信号时就立即停止当前执行,去处理信号,同时也不希望忽略该信号,而是延时一段时间去调用信号处理函数.这种情况是通过阻塞信号实现的. 2.信号阻塞和忽略信号的区别. 阻塞的概念和忽略信号是不同的.操作系统在信号被进程解除阻塞之前不会讲信号传递出去,被阻塞的信号也不会影响进程的行为,信号只是暂时被阻止传递.当进程忽略一个信号时,信号会被传递出去但进程会将信号丢弃. 3.信号阻塞系统调用,它们的都起到阻塞的作用,它们不是协作使用的. #include <signal.h> int