代码搜索：PCB信号完整性分析

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asv f6_2.asv

%产生两分量信号 %%信号分量1 %%信号分量2 %时域波形 %获取坐标 %计算重排谱图 [tfr,rtfr,hat]=tfrrsp(sig); %显示谱图 figure(2); contour(t,f,tfr); xlabel('时间 t'); ylabel('频率 f'); %%三维图 figure(3) %显示重排谱图 contour(t,f,rtf
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m f10_7.m

%设置信噪比和随机种子值 snr=4; init=2055615866; %产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s [sref,s]=wnoise(1,11,snr,init); %用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数 %选用sure阈值模式和尺度噪声 xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8'); %显示信号波形 s
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m 例9-24 .m

t=0:-001:1 ％产生原始信号 x=t+sin(10*2*pi*t).*cos(2*pi*t) ％对原始信号进行DCT变换 y=dct(x) ％取数据长度的1/10进行重建实验 n=fix(length(y)/10) ％其余数据全部填充为0 y(n+1:length(y))=0 ％使用剩下的1/10数据进行反DCT变换，重建原始信号 z=idct(y)
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m example4_4.m

%分别定义两段时间Time1和Time2，对应信号的不同频率时段 Time1=0:0.05:4; Time2=4.05:0.024:6; Time=[Time1 Time2]; %得到待预测的目标信号 T=[cos(Time1*4*pi) cos(Time2*8*pi)]; T=con2seq(T); %绘出目标信号的曲线，并指定给输入 figure; plot(Time,cat
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m example4_3.m

%生成一个信号，作为被预测信号 Time=0:0.025:5; T=sin(Time*4*pi); Q=length(T); %由信号T生成输入信号P P = zeros(5,Q); P(1,2:Q) = T(1,1:(Q-1)); P(2,3:Q) = T(1,1:(Q-2)); P(3,4:Q) = T(1,1:(Q-3)); P(4,5:Q) = T(1,1:(Q-4)
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m a29.m

%分别定义两段时间Time1和Time2，对应信号的不同频率时段 Time1=0:0.05:4; Time2=4.05:0.024:6; Time=[Time1 Time2]; %得到待预测的目标信号 T=[cos(Time1*4*pi) cos(Time2*8*pi)]; T=con2seq(T); %绘出目标信号的曲线，并指定给输入 figure; plot(Time,cat
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m a28.m

%生成一个信号，作为被预测信号 Time=0:0.025:5; T=sin(Time*4*pi); Q=length(T); %由信号T生成输入信号P P = zeros(5,Q); P(1,2:Q) = T(1,1:(Q-1)); P(2,3:Q) = T(1,1:(Q-2)); P(3,4:Q) = T(1,1:(Q-3)); P(4,5:Q) = T(1,1:(Q-4)
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m a55.m

y=linspace(.1,1,100); thr=0.28; ythard=wthresh(y,'h',thr); ytsoft=wthresh(y,'s',thr); subplot(2,2,1); plot(y); title('原始信号'); subplot(2,2,3); plot(ythard); title('硬阈值信号'); s
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m a53.m

%给定一个正弦信号并图示之 t=0:1000; s=sin(0.03*t); subplot(3,1,1); plot(s); axis([0 1000 -1 1]); title('原始信号'); %============================= %给该信号加噪声 load noissin; ns=noissin; subplot(3,1,2); plot(n
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