文章分类 - 数字信号处理
数字信号处理方面的理论介绍
摘要：Matlab中计算： 在matlab中，filterdesigner 工具中，任何设计出来的滤波器，可直接查看其群延迟波形，不管 FIR 滤波器 还是 IIR 滤波器 在MATLAB中，计算FIR滤波器的群延迟（group delay）可以通过几种不同的方法来实现。一种简单的方法是使用filter函
阅读全文
摘要：文章目录前言一、卷积的物理意义及性质1. 物理意义2. 卷积性质二、线性卷积定义及计算方法1. 定义公式2. 适用范围3. 计算方法三、循环卷积定义及计算方法1. 定义公式2. 适用范围3. 计算方法四、周期卷积定义及适用范围1. 定义公式2. 适用范围总结1. 线性卷积和循环卷积的关系2. 三者之
阅读全文
摘要：核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。 由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。 参考链接 核密度估计(Kernel density est
阅读全文
摘要：GPS L5C信号卷积编码实现： # here put the import lib import numpy as np # (2,1,6)卷积码 # 卷积编码 def encode_conv(x): # 存储编码信息 y = [] # 两个寄存器u_1 u_2初始化为0 reg = np.zer
阅读全文
摘要：有限域的运算实现 针对BDIII B1C信号的有限域GF（2^6）的向量法到幂次法的映射关系生成代码： #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @File : gf2_table.py @Time : 2022/07/14 14:54:
阅读全文
摘要：上述公式存在着误差，这是因为在公式中存在着𝑙𝑜𝑔2(1+𝑥)≈𝑥的近似。下图给出了两者的关系： 两者误差的最大值大约为0.09，也就是折算到以10为底后大约为0.26dB。如下： 拟合以后的误差如下：（二次线性拟合） 此时，最大误差的绝对值缩小到0.005，大约相当于0.015dB，对于大
阅读全文
摘要：DFT DIT-FFT (Decimation in time) Base-2 python code： def CalcDITFFT(data): n = len(data) idx = CalcIdx(n) rotation = CAlcRotatingFactor(n) # 时间域进行奇偶抽取
阅读全文
摘要：原理 通过对三角函数进行泰勒级数展开，可获得比较高精度的性能 or 直接对三角函数值进行分段拟合，这样误差比较大，但是计算量比较小（一般用2的幂次方进行计算，实现的时候以移位运算实现） 下面是三角函数结果： 具体实现 c: //*************** Calculate amplitude
阅读全文
摘要：【硬件算法笔记22】CORDIC算法 1. 三角函数计算 参考链接： CORDIC算法原理详解 基于FPGA的CORDIC算法实现——Verilog版 2. 反正切计算 采用Cordic算法求解atan反正切角度
阅读全文
摘要：参考链接 QAM调制参考链接： 数字频带传输 QAM 基于matlab的16QAM调制及解调系统仿真 rcosdesign函数详解 信号处理常用matlab之成形滤波 LTE系统的物理层知识 - 理论速率计算（1） 4GLTE协议开发 LTE物理传输资源（1）-帧结构和OFDM符号
阅读全文
摘要：参考 信号fft时加Hanning窗并且50%重叠是什么意思？ 频谱泄露和加窗 FFT分析频谱无泄露的条件
阅读全文
摘要：下图所示为根据已知的参数，绘制频谱响应，其中滤波系数包含一定增益，下面所示为扣除了增益以后的频谱图： 其中，具体freqz的使用看帮助文档。 filter函数用法参见帮助文档 整形滤波器设计： fir滤波器_一种新的FIR滤波器系数量化方法 什么是窗函数? 信号处理--几种常见的窗函数 一文读懂FF
阅读全文
摘要：如何理解离散傅里叶变换及Z变换 从另一个角度看拉普拉斯变换 如何快速设计一个IIR滤波器 锁相环的相关概念 Phase-Locked Loops的思考（三） Phase Locked Loop(PLL)学习2 SOC时钟——一文看懂所有锁相环PLL的对比（模拟PLL、全数字PLL、模拟DLL、数字D
阅读全文
摘要：噪声等效带宽 系统的等效噪声带宽 北大随机信号分析基础课件 3.2白噪声通过线性系统的分析与等效噪声带宽 低通滤波器等效带宽计算：
阅读全文
摘要：仿真代码： if __name__ == '__main__': noise = [] P_noise = 10 for num in range(0,100000): # 迭代 10 到 20 之间的数字 noise.append(np.sqrt(P_noise / 2) * complex(np
阅读全文
摘要：Savitzky-Golay 滤波器详解及C/matlab语言程序设计 Savitzky-Golay平滑去噪 Savitzky-Golay平滑滤波的python实现
阅读全文
摘要：连续小波变换 %%%%%%%%%%%%%%%%%连续小波变换示 示例%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clc; fs=1024; %采样频率 f1=100; f2=200; t=0:1/fs:1; s = cos(2*pi*f1*t).*(t>=0.1 & t<0.3) + sin
阅读全文
摘要：转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22455079 玩转贝叶斯分析 开头先开个玩笑， 有人说“信贝爷， 得永生” 你是否理解此中真意？ 贝爷是这位， 生前是个神父。 贝叶斯分析是整个机器学习的基础框架， 它的思想之深刻远出一般人所认知的， 我们这里要从贝叶斯统计说起。
阅读全文
