摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
MATLAB程序如下： wn=’db2′; [Ld,Hd,Lr,Hr] = wfilters(wn); k=0:3; subplot(221);stem(k,Ld);
matlab里和随机数有关的函数： （1） rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 （2） randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 （3） randperm(n)：产生1到n的均匀分布随机序列。 （4） normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、方差为b大小为cXd的 随机矩阵。
本讲使用matlab产生待滤波信号，并编写testbench进行仿真分析，在Vivado中调用FIR滤波器的IP核进行滤波测试，下一讲使用两个DDS产生待滤波的信号，第五讲或第六讲开始编写verilog代码设计FIR滤波器，不再调用IP核。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144159.html原文链接：https://javaforall.cn
Matlab中为图片加噪声的语句是 (1)J = imnoise(I,type); (2)J = imnoise(I,type,parameters); 其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵; 一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数, 而(1)中使用缺省参数; 至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar' (与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声), 'salt & pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声); 具体(2)中参数值的设定可根据个人需要; 其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。 比如说： I=imread('image.bmp'); J=imnoise(I,'salt & pepper'); imshow(J); 以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声，但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下；
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
在上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中检测信号原理 ) 中 , 使用了公式推导的方法求相关函数 , 本篇博客使用 matlab 求相关函数 ;
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
傅里叶变换的提出让人们看问题的角度从时域变成了频域，多了一个维度。快速傅里叶变换算法的提出普及了傅里叶变换在工程领域的应用，在科学计算和数字信号处理等领域，离散傅里叶变换（DFT）至今依然是非常有效的工具之一。
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
基于matlab的MPSK的仿真流程图_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料…
在 FPGA 实现 FIR 滤波器时，最常用的是直接型结构，简单方便，在实现直接型结构时，可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看，图像时记录物体辐射能量的空间发呢不，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即i = f(x,y,z,λ,t），这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和
摘要在本设计中，首先，针对课设题目要求，进行了系统的总体方案选择，以及各功能模块的方案论证和选择。选择通过升压斩波电路将输入直流电压升高，再利用全桥逆变方式将直流电转换成 50HZ 的交流电，控制部分采用 PWM 斩波控制技术。接着，对各功能模块进行了详细的原理分析和电路设计，同时也对可能出现的直流不平衡等问题进行了考虑。并最终通过 MATLAB 来实现PWM 逆变器的仿真，并进行结果分析，得出系统参数对输出的影响规律。经过理论分析设计以及 MATLAB 仿真两种方式，证明了本系统可以很好地实现将输入 110V 直流转换成 220V、50HZ 单相交流电的设计要求，另外本设计也按设计要求采用了 PWM 斩波控制技术。关键词： 逆变；PWM 控制；MATLAB 仿真；DC-DC；目录1.设计方案的论证与选择 .11.1 总体设计思路 11.2 DC-DC 方案论证与选择 11.3 逆变主电路的方案论证与选择 21.4 逆变器控制方法的论证与选择 .32.设计原理及实现方法 .42.1 升压斩波电路的设计 .42.2 全桥式逆变电路的设计 .52.3 PWM 控制技术及 SPWM 波的生成 62.3.1 PWM 控制的基本原理 72.3.2 SPWM 法的基本原理 72.3.3 规则采样法 82.3.4 单极性和双极性 PWM 控制逆变电路分析 .93.MATLAB 仿真及结论分析 .123.1 升压环节的建模与仿真 123.2 制作并生成 SPWM 波形 .133.3 逆变环节的建模与仿真(一) .153.4 逆变环节的建模与仿真(二) .173.4.1 载波频率与输出电压频率改变对波形的影响 .183.4.2 改变负载对输出的影响 214.收获与体会 .255.参考文献 .26PWM 逆变器 Matlab 仿真1.设计方案的论证与选择1.1 总体设计思路由于要求的输出为 220V,50HZ 单相交流电，而输入却是只有 110V 的直流电压，所以仅仅由逆变环节不能实现，而应该有升压环节。方案一：有工频变压器的逆变电源。逆变电路将 110V 输入电压逆变成有效值基本不变的频率为 50HZ 的交流电，再由工频变压器升压得到 220V 交流电压。方案二：无工频变压器的逆变电源。直流-直流变流电路将输入的 110V 直流电压提高，再经过逆变过程及滤波电路得到要求的输出。方案选择：方案一的效率一般可达 90%以上、可靠性较高、抗输出短路的能力较强。但是，它响应速度较慢，体积大，波形畸变较重，带非线性负载的能力较差，而且噪声大。而方案二的效率、可靠性高的同时，其响应速度、噪声、体积等性能都更好。因此我选择方案二。从而本设计应该包含有 DC-DC、滤波电路、逆变电路以及控制部分。按设计要求，控制部分应采用 PWM 斩波控制技术，使输出交流电的频率为 50HZ。因为各个功能模块有多种方案可供选择，每种方案有其各自的优点和适用范围，所以本设计的重点是对各功能模块进行方案论证和比较，并针对所选方案进行电路的设计，同时确定相关参数和性能指标。按设计要求，最终应该进行 Matlab 仿真及结果分析。1.2 DC-DC 方案论证与选择方案一：直接直流变流电路。该电路也称作斩波电路，它的功能是将直流电直接变成另一种固定电压或可调电压的直流电，这种情况下输入和输出之间不隔离。方案二：间接直流变流电路。该形式的电路是在直流变流电路中增加了交流环节，在交流环节中通常采用变压器实现输入输出的隔离。方案选择：方案一由于不采用变压器进行输入
一般来讲，雷达系统是使用调制波形和方向性天线来发射电磁能量到空间的特定区域以搜索目标，在搜索区域内的目标物会反射部分能量(雷达反射信号或回波)回到雷达，然后这些回波被雷达接收机处理，以提取目标的信息，例如距离，速度，角位置和其他目标识别特征
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度，即低频信息；细节分量表示信号的低尺度，即高频信息。
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型，通过将观测数据和模型进行融合，实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
高斯低通滤波器（Gaussian Low Pass Filter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normal distribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下：
图像/视频超分领域近期并无突破性的方法出现，故近期计划将图像/视频超分相关方法进行一次综述性汇总。计划从不同点出发对图像/视频超分进行一次“反思”之旅。本文是该旅程的第一站：图像降质过程。
在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。
.mif 和 .coe 是 FPGA 设计中常用的存储文件，用于 ROM、RAM 等存储器数据的加载，常见的还用在 DDS 信号发生器和 FIR 滤波器的设计中。
（1）自行设计一个FIR的低通滤波器（7阶以上），可以采用Matlab等其他工具软件设计，也可以直接给定滤波器系数。
MATLAB函数 fir1 和 fftfilt 的功能及其调用格式可以用 help 命令查阅；
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第43章 IIR滤波器的Matlab设计 本章节讲解II
1. 求数值积分quadl函数。被积函数表达式需要写成点乘(点操作)的形式， 否则要不积出的结果不对，要么报错。
期望也就是平均值，是一个数值，反应的是随机变量平均取值的情况，期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
请大家想一下，当自己存储了好久女神的图片被噪声污染了，那是一种怎样的伤心欲绝的事情啊。但是，有matlab在。你什么都不用担心，matlab会用滤波的办法给图片进行去噪操作。也就是给你的女神“洗脸”，先给大家看一个例子。
前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
现如今机器视觉越来越盛行，从智能交通系统的车辆识别，车牌识别到交通标牌的识别；从智能手机的人脸识别的性别识别；如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边。
MATLAB和Simulink仿真环境被集成在一个软件实体中，在MATLAB集成环境中可以打开Simulink文件和Simulink库浏览器（Simulink Library Browser）。
I=imread(‘G:\MATLAB\bm.bmp’); %读取当前路径下的图片 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原始图像’) I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1); title(‘灰度图像’); I2=edge(I1,’canny’); subplot(2,2,3); imshow(I2); title(‘canny算子分割结果’);
在数字图像处理中，常常会遇到图像中混杂有许多的噪声。因此，在进行图像处理中，有时要先进行祛除噪声的工作。最常用的祛除噪声的方法是用滤波器进行滤波处理。MATLAB 的图像处理工具箱里也设计了许多的滤波器。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时，每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度，解决方法是尽可能改用 Fcn 模块。
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合人的观察或机器的识别系统。应该明确地是增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而同时这种处理有可能损失一些其他信息。
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