代码搜索：串行信号
找到约 10,000 项符合「串行信号」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/207231/15279070
m f7_2.m
%产生线性调频信号
N=64;
sig=fmlin(N,0,0.3);
%加噪声
sign=sigmerge(sig,noisecg(N),1);
%绘制时域波形
figure(1);
plot(real(sign),'LineWidth',2);
xlabel('时间 t');
ylabel('幅值 A');
%计算信号的Wibner-Ville分布
[tfr,t,
www.eeworm.com/read/207231/15279074
m f7_10.m
%样本点数
N=4096;
%正常时心音信号
[x,fxs,bits] = wavread('normal',N);
%肺动脉瓣狭窄时心音信号
[y,fys,bits] = wavread('pulmonarystenosis',N);
%设置参数
%时域窗函数
g=window(9,'Kaiser');
%频域窗函数
h=window(27,'Kaiser');
t=1
www.eeworm.com/read/461648/1551957
m program_13_04.m
% 产生信号，设置阈值
t = linspace(0,1,100);
y = 0.8*sin(2*pi*t);
subplot(1,3,1),plot(y);
title('原始信号'),grid on;
thr = 0.4;
% 进行硬阈值处理
ythard = wthresh(y,'h',thr);
subplot(1,3,2),plot(ythard );
title(
www.eeworm.com/read/318233/3571031
m program_13_04.m
% 产生信号，设置阈值
t = linspace(0,1,100);
y = 0.8*sin(2*pi*t);
subplot(1,3,1),plot(y);
title('原始信号'),grid on;
thr = 0.4;
% 进行硬阈值处理
ythard = wthresh(y,'h',thr);
subplot(1,3,2),plot(ythard );
title(
www.eeworm.com/read/475797/6778533
c ad9851.c
/***************************************************
ad9851控制程序
key0：输出信号
key1：加法运算
key2：减法运算
key3：选择位数
总体思路：以1M信号频率对应的数字为基准，对应的在各位
进行加减
***********************************
www.eeworm.com/read/473523/6845402
m f7_2.m
%产生线性调频信号
N=64;
sig=fmlin(N,0,0.3);
%加噪声
sign=sigmerge(sig,noisecg(N),1);
%绘制时域波形
figure(1);
plot(real(sign),'LineWidth',2);
xlabel('时间 t');
ylabel('幅值 A');
%计算信号的Wibner-Ville分布
[tfr,t,
www.eeworm.com/read/473523/6845406
m f7_10.m
%样本点数
N=4096;
%正常时心音信号
[x,fxs,bits] = wavread('normal',N);
%肺动脉瓣狭窄时心音信号
[y,fys,bits] = wavread('pulmonarystenosis',N);
%设置参数
%时域窗函数
g=window(9,'Kaiser');
%频域窗函数
h=window(27,'Kaiser');
t=1
www.eeworm.com/read/473523/6845418
m f12_8.m
%装载原始信号并图示之
load noismima;
s=noismima(1:1000);
figure(1);
subplot(2,2,1);
plot(s);
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A');
title('原始信号');
%采用默认阈值、用wdencmp函数进行消噪处理
[thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp
www.eeworm.com/read/473523/6845421
m f12_9.m
%装载源信号
load noisbump;
s=noisbump(1:1000);
figure(1);
subplot(2,1,1);
plot(s);
xlabel('样本序号 n');
ylabel('幅值 A');
title('原始信号');
%采用默认阈值，以小波包函数wpdencmp对s进行压缩处理
[thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp(
www.eeworm.com/read/395741/8155340
m stft_timefreq_complexsignal.m
function ff=stft_timefreq_complexSignal(inputdata,fs)
% 利用FFT进行时频分析，即短时傅立叶变换的特例
% 适用于复信号的瞬时频率估计，信号频率可以是负的
% fuxiongjun
% Copyright (c) fuxiongjun 2008-2010
% input:inputdata---row data
%