m基于FFT傅里叶变换的256QAM基带信号频偏估计和补偿FPGA实现,含testbench和matlab星座图显示
1.算法仿真效果本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，并使用matlab2022a对结果进行星座图的显示： 频偏基带256qam信号和频偏补偿后的256qam基带信号使用matlab显示星座图，结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 FFT傅里叶变换是一种高效的频谱分析方法，可以将时域信号转换为频域信号，用于频偏估计。FFT傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，可以将...
m扩展索引OFDM(Spread-OFDM-IM)matlab仿真,信号检测对比ZF,MMSE,ML等方法
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于索引调制的OFDM(OFDM-IM,OFDM with Index Modulation)技术被提出,在频率选择性衰落信道上提升了系统的分集增益,特别是在较低频谱效率场景下能够有效降低系统的误比特率。在OFDM-IM方法中,特殊的索引信息传输方式以及索引结构的设计对分集增益的提高,引发了广泛的关注。如何通过...
基于FFT傅里叶变换的64QAM基带信号频偏估计和补偿算法FPGA实现,包含testbench和matlab星座图显示
1.算法仿真效果本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，并使用matlab2022a对结果进行星座图的显示： 将FPGA的频偏基带QPSK信号和频偏补偿后的QPSK基带信号使用matlab显示星座图，结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 FFT傅里叶变换是一种高效的频谱分析方法，可以将时域信号转换为频域信号，用于频偏估计。FFT傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法...
使用事件侦听器和 MATLAB GUI 查看 Simulink 信号研究
1 概述该模型可以作为标准仿真执行，也可以在构建到通用实时目标后执行（适用于具有 RTW 许可证的用户）。在后一种情况下，RTW 的外部模式和 TCP/IP 用于将数据从正在运行的可执行文件传输到模型，然后再传输到 UI。使用侦听器来查看信号而不是编写自定义 S 功能块的传统方法至少具有 2 个优点：首先，模型不会因必须添加任何特殊的查看块而“损坏”（如果模型也要与 RTW 一起使用，这尤其有利....
【多重信号分类】超分辨率测向方法——依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法具有高分辨率（HR）并产生准确的估计（Matlab代码实现）
1 概述MUSIC（多重信号分类）是最早提出的超分辨率测向方法之一，也是一种非常流行的方法。这些依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法已被证明具有高分辨率（HR）能力并产生准确的估计。超分辨率测向方法是一种用于多重信号分类的技术，它通过将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法来实现高分辨率（HR）并产生准确的估计。以下是对超分辨率测向方法的描述：1. 数据准备：收集包含多....
基于数据驱动的多尺度表示的信号去噪统计方法研究（Matlab代码实现）
1 概述文献来源： 本文讲解一种数据驱动的信号去噪方法，该方法利用变分模态分解（VMD）算法和Cramer Von Misses（CVM）统计。与传统的经验模态分解（EMD）相比，VMD具有优越的数学和理论框架，使其对噪声和模态混合具有鲁棒性。 VMD的这些理想特性是通过将大部分噪声分离成几种最终模式来实现的，而大部分信号内容则分布在早期模式中。为了利用这种表示进行降噪，我们建议估计来自主要噪声....
【使用维纳滤波进行信号分离】基于维纳-霍普夫方程的信号分离或去噪维纳滤波器估计（Matlab代码实现）
1 概述维纳滤波器是一种常用的信号处理技术，可用于信号分离和去噪。基于维纳-霍普夫方程的维纳滤波器是一种理想滤波器，旨在最小化原始信号与滤波器输出之间的误差。在信号分离或去噪任务中，我们有一个观测信号y，它可以被表示为原始信号s和加性噪声n的叠加：y = s + n。维纳滤波器的目标是找到一个滤波器h，使得滤波器的输出y' = h * y能够近似地估计原始信号s。根据维纳-霍普夫方程，最优的维纳....
【信号去噪和正交采样】流水线过程的一部分，用于对L波段次级雷达中接收的信号进行降噪（Matlab代码实现）
1 概述在L波段次级雷达中，信号去噪是流水线过程的一部分，用于减少接收信号中的噪声成分，以提高信号质量和准确性。为了实现信号去噪，可以结合正交采样技术。正交采样是一种常用的信号处理技术，通过对原始信号进行采样和滤波，使得采样后的信号与原始信号之间具有正交性。这样可以有效地消除噪声的影响，从而提高信号的可靠性和准确性。流水线过程中，基于正交采样的信号去噪可以按照以下步骤进行：1. 采样：将接收到的....
【信号去噪】基于马氏距离和EDF统计（IEE-TSP）的基于小波的多元信号去噪方法研究（Matlab代码实现）
1 概述文献来源： 摘要:本文提出了一种多变量信号去噪方法，该方法采用了一种新颖的基于多变量适应度检验 (GoF) 的方法，该方法在离散小波变换 (DWT) 获得的多个数据尺度上应用。在所提出的多变量GoF测试中，我们首先利用平方马氏距离 (MD) 度量将输入的多变量数据从 M 维空间 R M 转换为正实数的单维空间 R + ，即 R M → R + ，其中 M > 1。由于MD度量的性质....
BP神经网络数据分类——语音特征信号分类（Matlab代码实现）
1 概述BP神经网络是一种常见的人工神经网络，用于数据分类和回归等任务。在语音特征信号分类中，BP神经网络可以用于将语音信号的特征进行分类，比如将语音信号分成不同的语音类别，如说话人的声音、语音命令、语音识别等。具体的步骤如下：1. 数据预处理：首先，需要对语音信号进行预处理，包括信号采样、特征提取等。常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。2. 数据标记：....
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