能量检测

这里我们通过仿真来计算能量检测的阈值。这种方法通用于各种能量检测场景，假设所有信号为复杂的高斯信号。算法如下：1.假设接收到的是纯噪声，即主用户不在。2.如果唯一的噪声能量高于阈值，则对应虚警。3.重复此场景进行多次迭代。4.误报概率=能量高于阈值/迭代次数。如需绘制ROC曲线，请参考同一作者其他发布的MATLAB代码。

基于仿真技术的认知无线电能量检测门限码，针对Matlab开发再销售。

单节点与协作能量检测性能的ROC曲线分析如下： 虚警概率与漏检概率的比较图。 检测概率与漏检概率的比较图。

能量检测在瑞利通道中的应用有趣，是当你需要接收器的性能时。这段代码就是为了在瑞利信道上绘制**ROC 曲线**，帮你直观地看到检测概率和误报概率之间的关系。理论基础来自于迪格姆、Alouini 和 Simon 的经典论文，理论和实际结合得挺好，适合用来做一些基础的信道仿真。你可以用这个代码验证自己在瑞利衰落信道下的能量检测模型，挺适合做信号相关的研究。如果你有 MATLAB 基础，这段代码也比较容易上手哦！ 这里面涉及的 ROC 曲线其实就像一个性能评估的标准，你了解不同检测策略的效果。如果你需要进一步了解其他瑞利信道相关的仿真，文中还有一些链接可以参考，真的方便。 ，如果你在做通信系统仿真，

介绍了一种改进的QRS复合体检测算法，通过使用改进的Shannon能量包络线方法进行R峰检测。作者尝试重现该算法，但未能达到文献中的性能水平。如果您发现代码中有任何错误，请告知。此代码使用Matlab 2018a编写，需要主函数来加载MIT-BIH数据库。在MIT-BIH心律失常数据库上的性能为：TP（真正例）：109494/109966。

这篇文献探讨了认知无线电能量检测的性能分析，该方法基于CAF原则确定门限。作者提出的等增益合并选择信号处理方法在检测概率和虚警概率方面具有挑战性，难以通过仿真实现。文中还涉及到了一个积分表达式的问题。

我编写了一个用于信号进行小波包分解后计算各节点能量的matlab程序。

孤立词的语音识别程序，基于能量，思路比较清晰，代码也不复杂，蛮适合想了解语音识别原理的你。 基于MATLAB的孤立词识别项目，录音用的是voc.m，识别用reco.m，两段脚本分工明确，跑起来还挺顺畅的。像录音部分，就用了audiorecorder函数，操作简单，响应也快。 识别逻辑用的是MFCC特征+简单分类器的组合，比如支持向量机SVM、或者HMM。其实不用太担心算法细节，脚本里已经封装得蛮清楚了，基本是照着跑、改点参数就能上手。 像reco.m那段，用了个3 秒识别窗口，这个设置挺合理的，一般一个单词说完差不多就这个长度，既不会太短丢信息，也不会拖太长加干扰。 压缩包里还带了训练集、预脚

MATLAB开发：数值能量法的比较研究。对数值积分方法进行了比较分析，涵盖了梯形法、辛普森法则、中点法等几种方法。

matlab编写代码实现瞬时能量估算M文件，用于计算非线性能量算子，包括Teager-Kaiser运算符和频率加权瞬时能量。需要Matlab或Octave编程环境。更新（2019年9月）：Python版本代码实现了相同的频率加权瞬时能量方法。详细介绍了Teager-Kaiser运算符及其在离散信号处理中的应用，以及希尔伯特变换的离散形式。参考文献提供了进一步的背景和实施细节。以下是一个简单的示例代码，生成两个正弦信号的Teager-Kaiser运算符和建议的包络-微分运算符： % 生成两个正弦信号: