代码搜索:干扰信号

找到约 10,000 项符合「干扰信号」的源代码

代码结果 10,000
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c wave_measure.c

//十.测低频信号周期/频率的一个程序 /************测低频信号周期的一个程序***********/ // 经过数学变换后就可以用来测频率 // 思路:数一个周期中有多少个2ms,用count放这个计数值 // 当然亦可数有多少个10ms,那样精度稍差。 /**************************************/ #include
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m ex050800.m

% 第五章: 例5.8: 高分辨率频谱 % % 基于信号x(n)的100个样本的高分辨率频谱 subplot(1,1,1) n=[0:1:99]; x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n); subplot(2,1,1);stem(n,x);title('信号x(n), 0
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m lms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0002; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m signlms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0001; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m lms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0002; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m signlms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0001; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m lms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0002; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m signlms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0001; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m lms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0002; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
www.eeworm.com/read/442451/1761664

m signlms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0001; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig