是《MATLAB数字信号处理与应用》一书的源代码,该书由李正周编著 清华大学出版社出版 2008年5月 本书主要介绍基于MATLAB R2006a的信号分析与处理的原理和应用。全书共分为7章：第1章对MATLAB R2006a的特点与MATALB的基本使用进行了介绍，第2章～第7章分别讲述了MATLAB中信号处理工具、MATLAB离散时间系统与Z变换、数字滤波器及其设计、平稳随机信号分析、非平稳信号分析与处理以及自适应信号分析与处理，并且每一章节都较详细地分析了包括雷达信号、图像信号和语音信号等信号处理综合应用实例。 本书可作为高等学校数字信号处理等课程的教材或参考书，对于从事信号处理及相关领域的工程技术人员也具有重要的参考价值。
上传时间： 2016-10-05
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数字信号产生、处理，随机信号处理，数字图像处理，神经网络C语言程序.
上传时间： 2016-11-05
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学习随机信号必看的书，特别是马尔科夫链这一部分的内容，是随机理论的核心
上传时间： 2016-11-14
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在选用地球同步轨道卫星、浮空气球平台等相对地面静止的平台对某一区域进行长时间定点凝视高分辨遥感成像时，传统的微波凝视成像，由于横向分辨率受限于天线孔径，分辨率不高，SAR和ISAR能够获得横向上的高分辨但是二者横向分辨率的获得依赖于雷达与目标的相对运动，限制了其在上述场合的应用。因此探索一种能够实现凝视条件下的高分辨成像方法是十分必要的本文研究了一种全新的微波凝视成像方法—基于时空随机辐射场的微波凝视成像方法，进行了高分辨成像的初步探索，在理论上基于时空随机辐射场的微波凝视成像方法获得的空间分辨率可以突破天线孔径的限制，大大提高了分辨率首先论文研究了基于时空随机辐射场的微波凝视成像新方法的基本原理提出时空两维随机分布的辐射场是实现高分辨微波凝视成像的前提：分析了在时空随机辐射场作用下，目标信息提取与解耦的方法：将接收到的散射回波和与之相对应的时空随机辐射场进行强度关联处理其次论文详细讨论了基于时空随机辐射场的微波凝视成像的成像过程，建立了从信号产生，辐射，散射，接收到关联处理的成像模型。深入分析了成像过程中信号的相关变化：从两个过程步建立了时空随机辐射场与辐射源的关系的模型：（1）推导了辐射源与时空随机分布口面场的关系，（2）建立了口面场经空间传播后的时空随机辐射场的数学模型：推导了随机辐射场下的散射场表达式：提出了微波强度关联为基于时空随机辐射场下的目标信息提取以及解的方法最后论文研究了基于时空随机辐射场的微波凝视成像中随机辐射源的特性。详细讨论了辐射源分别辐射理想的随机信号，带限随机信号下时空随机特性：分析了辐射源的空间构型（辐射源的个数和辐射源的口径）对辐射场时空随机性的影响：从整个成像的角度，推导了随机辐射源的参数对基于时空随机辐射场的微波凝视成像的影响。
标签： 辐射场
上传时间： 2022-03-14
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《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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数字 信号处理C语言程序集：第一篇：常用信号产生；第二篇：数字信号处理；第三篇：随机信号数字处理；第四篇：图像处理；第五篇：人工神经网络
上传时间： 2022-07-17
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本书由五部分组成：1.常见信号产生；2.数字信号处理；3.随机信号处理；4.数字图像处理；5.人工神经网络。有详细示例代码，实用性强。
上传时间： 2022-07-27
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利用正态频率调制技术从噪声产生源头上降低了开关变换器的电磁干扰。简单地分析了具有不变概率密度分布的离散随机信号频率调制降低开关变换器EMI噪声的原理，并试制了一台正态频率调制开关变换器电源样机。给出了开关管电流信号的频谱以及传导干扰测试的结果。实验结果表明该技术能有效降低开关谐波峰值，使开关变换器易于通过EMI测试，具有应用的前景。
上传时间： 2014-12-24
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针对时间序列的复杂性测试，实现近似熵算法，可以分析确定信号和随机信号
上传时间： 2015-05-18
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针对时间序列的复杂性测试，实现快速近似熵算法，可以分析确定信号和随机信号，速度打打提高
上传时间： 2015-05-18
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