代码搜索：信号链
找到约 10,000 项符合「信号链」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/160505/10525741
asm spwm.asm
FCL .usect ".data0",1 ;保存载波频率浮点数的低位
FCH .usect ".data0",1 ;保存载波频率浮点数的高位
FRL .usect ".data0",1 ;保存信号频率浮点数的低位
FRH .usect ".data0",1 ;保存信号频率浮点数的高位
AL .usect ".data0",
www.eeworm.com/read/160505/10525747
c spwm.c
FCL .usect ".data0",1 ;保存载波频率浮点数的低位
FCH .usect ".data0",1 ;保存载波频率浮点数的高位
FRL .usect ".data0",1 ;保存信号频率浮点数的低位
FRH .usect ".data0",1 ;保存信号频率浮点数的高位
AL .usect ".data0",
www.eeworm.com/read/160251/10549375
m 例程10-11.m
% 采用补零的扩展模式（参见dwtmode函数）
% 装载一维尺度信号
load leleccum; s = leleccum(1:3920);
ls=length(s);
subplot(2,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 使用db1小波在第3层进行分解
[c,l] = wavedec(s,3,'db1');
% 由小波分解框架[c,l]，提取第3
www.eeworm.com/read/160251/10549403
m 例程10-8.m
% 采用补零的扩展模式 （参见dwtmode函数）
% 装载一维信号
load sumsin; s = sumsin;
subplot(2,1,1);plot(s);title('原始信号');
%使用sym4进行尺度为5的分解
[c,l] = wavedec(s,5,'sym4');
% 从小波分解结构[c,l]，重构尺度为5的低频部分
a5 = wrcoef('a',c,l,'
www.eeworm.com/read/160251/10549559
m 例程13-7.m
% 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，采用调整参数选择全局阈值
alpha = 2;
www.eeworm.com/read/160251/10549656
m 例程13-19.m
% 装载噪声chirp信号
load noischir; x = noischir;
% 使用sym6对信号进行5层小波包分解
wname = 'sym6'; lev = 5;
tree = wpdec(x,lev,wname);
% 由第1层高频系数估计噪声的标准差，结点索引号为2
det1 = wpcoef(tree,2);
sigma = median(abs(det1))/0
www.eeworm.com/read/350778/10710489
c lcdinit.c
#define uchar unsigned char
#define LCD_CHAR 0x14
sbit cd = P3^0; /*通道选择*/
sbit rd = P3^1; /*读操作信号*/
sbit wr = P3^2; /*写操作信号*/
sbit error0 = P1^5; /*出错提示1*/
sbit error1 = P1^6; /*出错提示2*/
www.eeworm.com/read/158826/10725053
m num7.m
%Xc和h(n)=0.9^n*u(n)的线性卷积
N=25;
for n=1:N
h(n)=0.9.^n;
end
subplot(3,3,1);
stem(h);
title('冲激响应信号序列');
H=dft(h,N);
draw(H,3,3,2);
xc=R(10,N);
subplot(3,3,4);
stem(xc);
title('输入信号序列');
www.eeworm.com/read/350382/10745637
m 5-1.m
%例程5－1 计算随机信号的时域统计特征
% e.g.5-1.m for example5-1;
% to test function of mean/var/std;
clear all;
N=10^5;
X=randn(1,N); %产生随机噪声信号
disp('均值');
X_1=mean(X)
disp('均方值');
X_2=mean(X.*X)
disp('
www.eeworm.com/read/275630/10806502
m dm12401.m
%dm12401
%观察分析拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系
%绘制矩形时间信号傅里叶变换曲线
w=-20:0.1:20; %确定频率范围
Fw=(2*sin(w).*exp(i*w))./w; %计算傅里叶变换
plot(w,abs(Fw)) %绘制信号幅度频谱曲线
title('傅里叶变换（幅度频谱曲线）')
xlabel('频率\omega')
p