时域分析

探讨了随机信号的时域与频域特性，包括相关性分析和高斯白噪声的特性。

Matlab声音特征分析从解压缩的声音文件中计算声音特征。项目详细描述在“projectDescription.pdf”中。该项目的核心在于计算能够描述声音本身的唯一特征，从而揭示不同声音之间的共同点和可能的共同来源。

在没有使用Matlab的情况下，可以利用Python进行自动控制理论相关系统的时域分析和频域分析。安装python-control包时，在Windows的cmd或Linux终端下执行pip install control命令即可。需注意，若同时安装了Python 2.7和3.x（如3.4或3.5或3.6版本），需使用pip2或pip3.4等指定版本号的命令进行安装。此外，还需安装常用于科学计算的包，如numpy、scipy、sympy、matplotlib和pandas。

详细描述了用于鼠心电图分析的MATLAB脚本。这些代码能够从频域数据转换为时域数据，实现了心电图的动态监测和异位搏动检测。使用MATLAB R2019b编写和测试，仅需安装Signal Processing Toolbox即可运行。脚本支持多项功能，包括R峰检测和各种心电参数提取，如平均心率、平均RR间隔和心率变异性。

这个实验涉及将一个特定的时域系统转换到频域，进行幅频特性分析，并模拟外部输入的响应。

MATLAB在信号处理中的应用不仅局限于时域信号的采样，还包括对其频谱特征的详尽分析。

使用Matlab代码将音频信号从频域转换为时域。

基于 MATLAB 与 ADS/Cadence 协同仿真的射频系统时域分析平台 本平台实现射频系统仿真，利用 MATLAB 模拟系统基带部分，并结合 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真，实现时域分析。 平台功能 基带信号生成: 利用 MATLAB 代码生成具有可调参数的单/多子载波信号。 协同仿真: 将生成的基带信号传输至 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真，并将仿真结果返回 MATLAB。 时域分析: 对仿真结果进行解码和解调，获取时域星座图、信号频谱和波形。 性能指标计算: 自动计算峰均功率比 (PAPR) 和误码率 (BER)。 平台架构 平台由 MATLAB 代码和 ADS/Cadence 项目组成，通过数据交换文件实现协同仿真。 MATLAB 代码: 负责基带信号生成、结果解码、性能指标计算等功能。 ADS/Cadence 项目: 负责射频前端电路仿真。 数据交换文件: 用于 MATLAB 与 ADS/Cadence 之间的数据传输。 使用方法 下载平台代码。 解压文件。 配置 MATLAB 和 ADS/Cadence 软件环境。 运行 MATLAB 代码。 软件环境 MATLAB 2019b 或更高版本 ADS 2015 或更高版本 Cadence

在进行时频分析时所需的函数及其实现方法，这些是学习Matlab不可或缺的资料。

时域分析方法从序列自相关角度揭示时间序列发展规律，相比谱分析，具有理论基础扎实、操作规范、分析结果易解释等优点。已广泛应用于自然科学和社会科学各领域，成为时间序列分析主流方法。基本思想源于事件发展具有一定惯性，统计语言描述序列值间存在相关关系及其统计规律，重点是寻找并拟合数学模型来预测未来走势。产生于1927年，G.U.Yule提出自回归(AR)模型，G.T.Walker使用滑动平均(MA)和自回归滑动平均(ARMA)模型奠定基础，Box和Jenkins总结提出ARIMA模型。近20年来，统计学家转向多变量、异方差和非线性时间序列分析，取得重大进展。