Matlab开发周期功率谱检测新周期与序列应用

这个MATLAB练习项目设计并实现了基于SIFT（简单逆滤波跟踪）方法的基音周期检测器。该检测器利用LPC误差信号的自相关峰值来检测和跟踪浊音区间的基音周期。SIFT基音周期检测器通过二次自相关峰值来校正由于基音周期加倍和相关效应引起的检测误差。详细的用户指南可以在文件“4.6 LPC Sift Pitch Detector.pdf”中找到。

使用Matlab进行仿真，探讨长周期光纤光栅的传输谱特性。

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

如果您使用我们的代码，请务必引用我们的论文《一种新的基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法》！论文链接：http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.026

小波功率谱被广泛应用于对降水、气温等周期性变化的分析中。

这个MATLAB练习利用语音峰值跟踪技术，在浊语音区域检测和跟踪倒谱中的峰值，实现音高周期的精确检测。该检测器针对每一帧语音应用次级倒谱峰值检测器，有效解决由于基音周期倍增或减半等效应及相关现象引起的误差。

OFDM与FBMC功率谱仿真分析 本项目使用Matlab对OFDM（正交频分复用）和FBMC（滤波器组多载波）进行功率谱仿真，并提供完整的代码实现。通过仿真分析，可以深入理解OFDM和FBMC系统的特性，以及两种技术的优缺点。 项目内容 OFDM功率谱仿真: 生成OFDM信号 计算并绘制OFDM信号的功率谱密度 分析OFDM信号的频谱特性，例如带外衰减 FBMC功率谱仿真: 生成FBMC信号 计算并绘制FBMC信号的功率谱密度 分析FBMC信号的频谱特性，例如带外衰减 OFDM与FBMC功率谱对比: 对比OFDM和FBMC的功率谱密度 分析两种技术的优缺点，例如频谱效率、抗干扰性能 项目意义 通过本项目的仿真分析，可以更直观地理解OFDM和FBMC的工作原理，以及它们在实际应用中的优缺点。这对于无线通信系统的研究和开发具有重要的参考价值。

这是一个基于MATLAB编写的功率谱估算程序，提供了六种不同的情况分析。该程序采用图形用户界面（GUI）进行操作。使用方法：将文件放入MATLAB安装目录下的work文件夹，打开MATLAB并输入guide，选择Open Existing GUI，找到名为zbuttonzuoye的文件即可。如果只需查看运行效果，双击打开文件即可。

这段代码利用阈值倒谱技术对功率谱进行平滑的非参数估计。它基于Petre Stoica和Niclas Sandgren在2006年发表于IEEE信号处理杂志的文章《通过倒谱阈值法进行平滑的非参数频谱估计》。压缩文件包含CepSpec.m函数（用于执行功率谱估计的代码），以及自述文件和一些演示数据文件。