代码搜索:持续激励

找到约 600 项符合「持续激励」的源代码

代码结果 600
www.eeworm.com/read/360651/10082983

m quanjuvaluedecode.m

function QuanJuValuedecode() %定义全局变量 global MA1 MA2 lspcb1 lspcb2 lspcb3 GA GB; global b12 b30; global l lsp_old k1 k2 frac2 beita U g0 %u1; global rn;%存放后滤波阶段预测误差 global old_exc;%过去的激励 glob
www.eeworm.com/read/278133/10566153

m quanjuvaluedecode.m

function QuanJuValuedecode() %定义全局变量 global MA1 MA2 lspcb1 lspcb2 lspcb3 GA GB; global b12 b30; global l lsp_old k1 k2 frac2 beita U g0 %u1; global rn;%存放后滤波阶段预测误差 global old_exc;%过去的激励 glob
www.eeworm.com/read/485855/6548507

m quanjuvaluedecode.m

function QuanJuValuedecode() %定义全局变量 global MA1 MA2 lspcb1 lspcb2 lspcb3 GA GB; global b12 b30; global l lsp_old k1 k2 frac2 beita U g0 %u1; global rn;%存放后滤波阶段预测误差 global old_exc;%过去的激励 glob
www.eeworm.com/read/256612/11983304

m quanjuvaluedecode.m

function QuanJuValuedecode() %定义全局变量 global MA1 MA2 lspcb1 lspcb2 lspcb3 GA GB; global b12 b30; global l lsp_old k1 k2 frac2 beita U g0 %u1; global rn;%存放后滤波阶段预测误差 global old_exc;%过去的激励 glob
www.eeworm.com/read/224839/14566497

m quanjuvaluedecode.m

function QuanJuValuedecode() %定义全局变量 global MA1 MA2 lspcb1 lspcb2 lspcb3 GA GB; global b12 b30; global l lsp_old k1 k2 frac2 beita U g0 %u1; global rn;%存放后滤波阶段预测误差 global old_exc;%过去的激励 glob
www.eeworm.com/read/203178/15364440

m pml2d.m

function pml2Dexample() %%% 仅分裂PML中的场。 % PML test %% the problem:在100*50的区域中,在点(50,25)处加H激励H,运行100 time steps 用pml和mur分别计算j=1处的Hz(i,1). %计算空间扩大到400*400,不加边界,运行相同的时间步,在相同的地方取Hr,
www.eeworm.com/read/382001/9059284

m dsb.m

%dsb.m %双边带调制与解调的Matlab演示源程序 %可以任意改原调制信号函数m(t) %本例调制信号为m(t)=sinc(100*t) echo off close all clc t0=0.2; %信号的持续时间,用来定义时间向量 ts=0.001; %抽样间隔 fs=1/ts; %抽样频率 %**********************************
www.eeworm.com/read/181664/9242547

m linear_recognize.m

%线性系统辨识y=kx+b(k为输入x信号放大倍数,b为平移,y为系统输出) %************************************** %信号X:一个线性系统持续时间5秒,每25毫秒采样1次 time=0:0.025:5; X=sin(sin(time).*time*10); figure(1); plot(time,X); title('输入信号X'); x
www.eeworm.com/read/181664/9242549

asv linear_recognize.asv

%线性系统辨识y=kx+b(k为输入x信号放大倍数,b为平移,y为系统输出) %************************************** %信号X:一个线性系统持续时间5秒,每25毫秒采样1次 time=0:0.025:5; X=sin(sin(time).*time*10); figure(1); plot(time,X); title('输入信号X'); x
www.eeworm.com/read/358376/10190100

m pllc.m

len=1000; %仿真数据长度 %QPSK信号源 I_Data=randint(N,1)*2-1; Q_Data=randint(N,1)*2-1; s=I_Data + j*Q_Data; %载波信号 Freq_Sample=2400; %采样率 Delta_Freq=-60; %频偏 Time_Sample=1/Freq_Sample; %每个采样值的持续