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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_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
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www.eeworm.com/read/327991/7532501

m program_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
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m program_10_08.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,'
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m exa7_4.m

% exa070401_tfrwv.m ,for example 7.4.1 % to test tfrwv.m clear; t=0:0.001:1.024-.001; N=1024; % 得到两个Chirp 信号，并相加； y1=chirp(t,0,1,350); y2=chirp(t,350,1,0); y=y1+y2; % 求两个Chirp 信号和的短时
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m program_01_02.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; x=sig1+sig2+randn(1,N); figure(1) plot(t,x,'LineWidth',2);xlabel('时间 t/s');yla
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m program_13_07.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;
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m program_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
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m program_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
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m program_10_08.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,'
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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('
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