代码搜索：信号耦合
找到约 10,000 项符合「信号耦合」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/359245/10159349
m exa2_3.m
% exa2-3_czt.m, for example 2-3
% to test czt.m
clear all；
% 构造三个不同频率的正弦信号的叠加作为试验信号
N=128;
f1=8;
f2=8.22;
f3=9;
fs=40;
stepf=fs/N;
n=0:N-1;
t=2*pi*n/fs;
n1=0:stepf:fs/2-stepf;
x=sin(f1
www.eeworm.com/read/359177/10162260
m ch5example8prog2.m
% ch5example8prog2.m
clear;
Fs=10000; % 仿真的采样率
t=1/Fs:1/Fs:1; % 仿真时间点
m_t(Fs*1)=0; % 基带信号变量初始化
for F=150:400 % 基带信号发生：频率150Hz～400Hz
m_t=m_t+0.003*sin(2*pi*F*t)*(400-F); % 幅度随线性递减
en
www.eeworm.com/read/359177/10162466
m ch5example8prog1.m
% ch5example8prog1.m
clear;
Fs=10000; % 仿真的采样率
t=1/Fs:1/Fs:1; % 仿真时间点
m_t(Fs*1)=0; % 基带信号变量初始化
for F=150:400 % 基带信号发生：频率150Hz～400Hz
m_t=m_t+0.003*sin(2*pi*F*t)*(400-F); % 幅度随线性递减
en
www.eeworm.com/read/359177/10162493
m ch5example7prog1.m
% ch5example7prog1.m
clear;
Fs=10000; % 仿真的采样率
t=1/Fs:1/Fs:1; % 仿真时间点
m_t(Fs*1)=0; % 基带信号变量初始化
for F=150:400 % 基带信号发生：频率150Hz～400Hz
m_t=m_t+0.003*sin(2*pi*F*t)*(400-F); % 幅度随线性递减
en
www.eeworm.com/read/358376/10190096
m multirece.m
iwl = 16; %CIC滤波器输入信号的字长
owl = 32; %CIC滤波器输出信号的字长
wlps = 32; %CIC滤波器每级滤波器中每个字的比特数
decf = 4; %CIC滤波器的抽取率
diffd = 1; %CIC滤波器中的差分时延
numsecs = 3; %CIC滤波器级数
l = 2; %半带滤波器抽取因子
n = 16;
www.eeworm.com/read/277958/10590794
m exa2_3.m
% exa2-3_czt.m, for example 2-3
% to test czt.m
clear all；
% 构造三个不同频率的正弦信号的叠加作为试验信号
N=128;
f1=8;
f2=8.22;
f3=9;
fs=40;
stepf=fs/N;
n=0:N-1;
t=2*pi*n/fs;
n1=0:stepf:fs/2-stepf;
x=sin(f1
www.eeworm.com/read/159493/10645637
asv wavelet_constrain.asv
%利用小波对信号的高频进行抑制
%
%利用coif3小波进行4层分解
load sumsin;
s=sumsin;
w='coif3';
maxlev=4;
[c,l]=wavedec(s,maxlev,w);
newc=c;
%将分解后的第三层第四层细节系数设置为0
newc=wthcoef('d',c,l,[3,4]);
%在原始信号的时间区间【400,600】内将第
www.eeworm.com/read/159493/10645640
m wavelet_constrain.m
%利用小波对信号的高频进行抑制
%
%利用coif3小波进行4层分解
load sumsin;
s=sumsin;
w='coif3';
maxlev=4;
[c,l]=wavedec(s,maxlev,w);
newc=c;
%将分解后的第三层第四层细节系数设置为0
newc=wthcoef('d',c,l,[3,4]);
%在原始信号的时间区间【400,600】内将第
www.eeworm.com/read/275630/10806605
m gggfconv.m
function [f,t]=gggfconv(f1,f2,t1,t2)
%计算连续信号卷积积分实用函数
d=input('请输入取样时间间隔d: ');
f=conv(f1,f2); %计算序列f1与f2的卷积和f
f=f*d; %计算卷积积分信号f(t)离散样值
ts=t1(1)+t2(1) %
www.eeworm.com/read/470453/6910835
m hc232.m
%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第二章例2.3.2程序hc232
% 实信号序列分解为奇部与偶部
% 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月
%
n = [-2:10]; x = stepseq(-2,-2,10)-stepseq(7,-2,10); % 给定的实序列
[x1,n1] = seqfold(x,n);