白色信号

请参考以下链接获取更多详细信息：http://dsp.stackexchange.com/questions/7678/determining-the-whiteness-of-noise。演示如下：白色信号测试结果如下所示：[h,p,R]=white_test(((filter([1], rand(1e3,1)))))，其中 h = 0, p = 1, R = 455。非白色信号测试结果如下所示：[h,p,R]=white_test(((filter([1 .3], [.4 0.3], rand(1e3,1)))))，其中 h = 1，p = 0，R = 2e3。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

反卷积与信号恢复是信号处理技术中一项理论挑战性强的领域。该领域的内容主要分为三个方面：理论基础、一维信号反卷积以及图像恢复。随着技术的进步，这些技术正在逐步深化与发展。

使用 MATLAB 程序实现雷达信号处理中的脉冲压缩、动目标显示和动目标检测，提高雷达系统对动目标的探测和跟踪能力。

这本手册详细介绍了如何使用matlab进行信号处理。

Matlab音频信号合成和分析的代码生成工具，用于产生并保存音频信号，包括单频音调信号、单频线性调频信号和LFMCW啁啾信号。详细教程请扫描微信二维码获取。

利用Matlab的相控阵工具箱对单一目标进行了仿真研究，应用Root-MUSIC算法进行距离测量，同时精确估计目标的方位和俯仰角，实现了三维轨迹匹配。这项研究探索了在复杂环境中处理单一和多个目标信号的效果。

本代码允许用户输入嘈杂的时间序列数据，并提供经过降噪处理的输出。附带示例脚本供参考和使用。若您觉得此代码有帮助，请给予评分确认。