代码搜索：多信号
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代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/264066/11331039
m jieduan.m
%jieduan1.m 演示对直流信号进行截断后，信号频谱的变化，
% 在演示程序中，图形的计算是由已知的时域和频域表达式计算
clf reset
set(gcf,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.5,0.5]);
set(gcf,'defaultuicontrolunits','normalized');
h_axes1=axes(
www.eeworm.com/read/264066/11331041
asv x_temp.asv
x=round(rand(1,30));%随机产生的1行100列数字基带信号
subplot(2,1,1);
impulscx(x,2); %调用impulscx(x,ts) ts=2函数
axis([0,30,0,1.1]);
title('随机数字基带信号') %为所画图命名
y=[x,x];
for i=1:length
www.eeworm.com/read/264066/11331063
m x_temp.m
x=round(rand(1,30));%随机产生的1行100列数字基带信号
subplot(2,1,1);
impulscx(x,2); %调用impulscx(x,ts) ts=2函数
axis([0,30,0,1.1]);
title('随机数字基带信号') %为所画图命名
y=[x,x];
for i=1:length
www.eeworm.com/read/406902/11432992
m f3_22.m
%线性调频信号
fm1=fmlin(256,0,0.5);
%高斯幅值调制信号
am1=amgauss(256);
%合成
sig=am1.*fm1;
%显示
%实部
plot(real(sig),'LineWidth',2);
hold on;
%虚部
plot(imag(sig),'ro--','LineWidth',2);
legend('实部','虚部');
xl
www.eeworm.com/read/406596/11439320
m f3_22.m
%线性调频信号
fm1=fmlin(256,0,0.5);
%高斯幅值调制信号
am1=amgauss(256);
%合成
sig=am1.*fm1;
%显示
%实部
plot(real(sig),'LineWidth',2);
hold on;
%虚部
plot(imag(sig),'ro--','LineWidth',2);
legend('实部','虚部');
xl
www.eeworm.com/read/262288/11594495
m f3_22.m
%线性调频信号
fm1=fmlin(256,0,0.5);
%高斯幅值调制信号
am1=amgauss(256);
%合成
sig=am1.*fm1;
%显示
%实部
plot(real(sig),'LineWidth',2);
hold on;
%虚部
plot(imag(sig),'ro--','LineWidth',2);
legend('实部','虚部');
xl
www.eeworm.com/read/346916/11713286
m xiaoboquzao.m
clear
clc
%在噪声环境下语音信号的增强
%语音信号为读入的声音文件
%噪声为正态随机噪声
sound=wavread('c12345.wav');
count1=length(sound);
noise=0.05*randn(1,count1);
for i=1:count1
signal(i)=sound(i);
end
www.eeworm.com/read/156528/11794961
m nomax.m
function [ys,W] = NoMax(x)
%最大信噪比盲源分离算法
%输入：混合信号x
%输出：分离信号ys，分离矩阵W
%计算运行时间tic t=toc
%tic;
%预处理，去均值和白化
x=baihua(x);
%%%%%%%滑动平均处理%%%%%%%%%%%%
p=80;
a=ones(1,p)/p;
x=x';
S=filter(a,1,x);
www.eeworm.com/read/153052/12063576
m example1_22.m
%例1-20程序，example1_20
Ts=0.0002;n=-25:1:25;nTs=n*Ts;
x=exp(-1000*abs(nTs));
%利用stairs函数恢复模拟信号
subplot(2,1,1);stairs(nTs*1000,x);
xlabel('t毫秒');ylabel('xa(t)')
title('利用stairs函数恢复模拟信号');hold on
s
www.eeworm.com/read/341613/12075828
m 7-15.m
%例程7－15 PCM编码
%首先，A律13折线量化的Matlab程序实现如下：
function y=pcmA13(x)
%A律13折线压缩特性
x=x/max(x); % x归一化
z=sign(x); %语音信号是双极性信号，负方向对称
x=abs(x);
for