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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m program_12_05.m

% 当前延拓模式是补零 % 载入信号 load noisdopp; x = noisdopp; figure(1); subplot(211); plot(x); title('原始信号'); % 利用db1小波包在第3层对x进行分解，使用Shannon熵 t = wpdec(x,3,'db1','shannon'); % 画出小波包树 plot(t) % 重构小波包结点(2,
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www.eeworm.com/read/237777/13931529

m ex032300.m

% 第三章: 例 3.23 % 利用三此插值函数进行重构和混叠 % % 离散时间信号x2(n) Ts = 0.001; n = -5:1:5; nTs = n*Ts; x = exp(-1000*abs(nTs)); % 模拟信号重构 Dt = 0.00005; t = -0.005:Dt:0.005; xa = spline(nTs,x,t); % check error
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www.eeworm.com/read/135430/13933634

lst read_time.lst

1: #include //PIC单片机头文件 2: #define CLOCK RA2//定义时钟信号 3: #define OUTPUT RA4//定义程序模拟反相器输出端 4: #define INPUT RA3//定义程序模拟反相器输入端 5: #define DATA RB0//定义数据信号 6
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m capon.m

clear all d=1; %天线阵元间距 lma=2; %信号中心波长 q1=1*pi/4; q2=pi/3;q3=pi/6;q4=3*pi/4; %四个输入信号的方向 A1=[exp(-2*pi*i*d*[0:6]*cos(q1)/lma)
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www.eeworm.com/read/235627/14058955

m normalizion_lrls.m

%shuru(n)为实际输入信号，biaozhun(n)为参照信号 M=1000;%时长 N=8;%阵元数 lamda=0.9;%遗忘因子 constant=0.001;%small positive constant a=zeros(M+2,N+1);%derta aD=zeros(M+2,N+1);%dertaD e=zeros(M+2,N+2); eb=zeros(M+2
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m qr_rls.m

%shuru(n)为实际输入信号，biaozhun(n)为参照信号 M=1000;%时长 N=8;%阵元数 lamda=0.99;%遗忘因子 w=zeros(N+1,M+1); e=zeros(1,M+1); w(1,1)=biaozhun(0)/shuru(0); for k=1:N for i=1:k sum1=0; fo
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m examp16_3.m

%生成正弦信号 N=1000; t=1:N; sig1=sin(0.3*t); %生成三角波信号 sig2(1:500)=((1:500)-1)/500; sig2(501:N)=(1000-(501:1000))/500; figure(1); subplot(2,1,1);plot(t,sig1,'LineWidth',2);xlabel('时间 t/s');ylabel('幅
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www.eeworm.com/read/235007/14089183

m examp16_4.m

%生成正弦信号 N=1000; t=1:N; sig1=sin(0.3*t); %生成三角波信号 sig2(1:500)=((1:500)-1)/500; sig2(501:N)=(1000-(501:1000))/500; figure(1); subplot(2,1,1);plot(t,sig1,'LineWidth',2); xlabel('时间 t/s');ylabel(
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m examp16_2.m

%生成含噪正弦信号 N=1024; t=1:N; sig=sin(0.03*t); figure(1); plot(t,sig,'LineWidth',2);xlabel('时间 t/s');ylabel('幅值 A'); %叠加信号 x=sig+randn(1,N); x1=wextend(1,'ppd',x,20); N1=N+2*20; t1=1:N1; figure(
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www.eeworm.com/read/235003/14089249

m examp13_7.m

clc; clear; % 装载bumps的噪声信号 load noisbump; x = noisbump; % 使用sym6执行5层小波分解 wname = 'sym6'; lev = 5; [c,l] = wavedec(x,lev,wname); % 由第1层的高频系数估计噪声标准差 sigma = wnoisest(c,l,1); % 信号降噪时，采用调整参数选
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