频谱
当前话题为您枚举了最新的 频谱。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。
Matlab
1
2024-07-28
Matlab 哈希代码：频谱散列
这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。
Matlab
2
2024-05-28
MATLAB双频谱分析工具
这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析，并生成二维和三维图像的功能。通过该程序，用户可以深入分析信号的频谱特征，帮助理解信号的频谱结构和相关属性。
Matlab
0
2024-08-28
MATLAB频谱分析的代码
基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。
Matlab
0
2024-09-29
动态频谱接入认知无线电
下一代动态频谱接入认知无线电
Access
5
2024-05-26
单边频谱与时域信号的转换
提供了一组简便的函数，用于在单边频谱与时域信号之间进行相互转换。函数 dofft 将时域信号和采样率作为输入，返回复数形式的单边频谱。函数 doifft 将单边频谱（复数）作为输入，返回原始时域信号。附加了一个示例，供初学者参考。
Matlab
4
2024-05-31
认知网络与动态频谱接入技术
认知网络（Cognitive Networks）和动态频谱接入（Dynamic Spectrum Access）是当前无线通信领域的研究热点之一。随着无线设备数量的快速增加和频谱资源的紧张，如何有效管理和利用有限的频谱资源成为一个紧迫问题。认知无线电技术作为新兴技术，通过自适应感知环境并智能调整操作参数，以提升频谱利用率。探讨了认知无线电的基本概念、应用场景及其在多节点认知网络中的发展和关键技术挑战，还介绍了智能算法在认知引擎开发中的应用和规则制定的重要性。
Access
0
2024-08-22
Matlab频谱分析工具包
Matlab频谱分析工具包是一个用于处理信号频域特征的工具。它提供了多种算法和函数，用于分析和处理信号的频谱成分。用户可以利用这些工具来进行频谱分析和特征提取，以便更深入地理解信号的频域特性。
Matlab
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2024-08-26
频谱分析中窗函数的探讨
快速傅立叶变换是信号处理中常用的方法。为了有效进行快速傅立叶变换，需要应用窗函数对数据进行截断，使窗内的采样值生效，而窗外的采样值则为零。窗函数的研究及其在频谱分析中的应用是信号处理的一个关键问题。详细讨论了不同窗函数在信号截断中对频谱分析的影响，并提出了相应的改进方法，并通过Matlab仿真结果加以验证。
Matlab
0
2024-08-09
基于FFT原理的频谱分析程序
在Matlab平台上，设计了一款基于FFT原理的频谱分析程序代码，使用该程序可以有效实现信号的频谱分析。
Matlab
0
2024-08-26