理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。
上传时间： 2015-04-07
上传用户：cccole0605
用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计. 形参说明： x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。
上传时间： 2013-12-21
上传用户：330402686
计算ARMA(p，q)模型的功率谱密度。 形参说明： b——双精度实型一维数组，长度为(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组，长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量,ARMA(p,q)模型白噪声激励的方差。 fs——双精度实型变量,采样频率(Hz)。 x——双精度实型一维数组,长度为len。当sign＝0时，存放功率谱密度；当sign＝ 1时，存放用分贝表示的功率谱密度。 freq——双精度实型一维数组，长度为len。存放功率谱密度所对应的频率。 len——整型变量，功率谱密度的数据点数。 sign——整型变量,当sign＝0时，计算功率谱密度；当sign＝1时，计算用分贝表 示的功率谱密度。
上传时间： 2015-04-09
上传用户：qiao8960
用途：数字图象处理算法的演示，包括： • 图象的DFT和逆DFT • 图象的FFT和逆FFT • 在图象中加入正弦噪声 • 图象的模板运算实现图象平滑和锐化 • 图象的直方图均衡化 • 图象的对比度拉伸 • 图象的中值滤波 • 图象灰度直方图的显示 • 若干频域滤波器 • 图象的镜像 • 图象的旋转（90度与任意角度） • 图象的放缩 • 其它小算法
上传时间： 2015-04-13
上传用户：lo25643
一致性扩散原理求解偏微分方程，常用来进行超声图像的斑纹噪声消除算法
标签： 偏微分方程
上传时间： 2014-03-11
上传用户：asdfasdfd
关于自适应滤波的一系列程序，包括二进制信道均衡，噪声对消，信号增强等，斑竹，该加精了吧？
上传时间： 2014-01-14
上传用户：chenjjer
用改进的神经网络MBP算法辨识 ，对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识
上传时间： 2015-04-20
上传用户：sy_jiadeyi
模拟网络传输，使用循环冗余码校验并模拟噪声干扰
上传时间： 2013-12-18
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时间序列分析，分析序列是否是 白色噪声，分析相关性，可以进一步判断序列的相关和自相关
上传时间： 2014-01-26
上传用户：ommshaggar
X(t)=Asin(2*pi *f *t+ q)+n(t) 估计其中的参数为A，f， q。n(t)为随机噪声，服从正态分布。 其他的具体见附件中的程序
上传时间： 2013-12-18
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