基于FFT准确测量信号和噪声功率

CUDA并行算法系列之FFT快速卷积 卷积定义 在维基百科上,卷积定义为: 离散卷积定义为: [ 0, 1, 2, 3]和[0, 1, 2]的卷积例子如下图所示: Python实现(直接卷积) 根据离散卷积的定义,用Python实现: def conv(a, b): N = len(a) M = len(b) YN = N + M - 1 y = [0.0 for i in range(YN)] for n in range(YN): for m in range(M): if 0 <= n -

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

继续上一篇博文<SOA--面向服务的体系架构>,这次主要向大家阐述面向对象和面向服务的关系,请大家多提宝贵意见! OO(ObjectOriented,面向对象),用一张图表示OO进行系统开发的特性: SO(Service-Oriented,面向服务),用一张图表示SO系统开发与运行的特性: 通过这两图的对比,如果抽象一点来说的话,这两张图其实都是一样的,运用同一种思想:通过某种形式,关联颗粒.如果用微观和宏观来说,OO是微观的,SO是宏观的.不追求细节的话,可以说,两者都是抽象出具体形式(对象

1 系统构成: RF-->ADC---->FFT假设信号经过这三个模块 ,时钟和滤波器都是理想的,杂散只有三阶交调分量. 2 RF: 输入噪声Ni, 增益G, 噪声系数 F,输出阻抗Rs, 输入三阶交调截止点IIP3(3rd order intercept) 带宽B 输入1dB压缩点IP1(1 dB compression) IP3 = P1 + 9.64 2 ADC: 输入阻抗Rl,调理电路增益为0, 参考电压V=1V(输入信号峰值V/2) 有效位数ENOB,采样频率fs, 3 FFT 长度

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s

FIR滤波器的FPGA实现方法 2011-02-21 23:34:15   来源:互联网    非常重要的基本单元.近年来,由于FPGA具有高速度.高集成度和高可靠性的特点而得到快速发展.随着现代数字通信系统对于高精度.高处理速度的需求,越来越多的研究转向采用FPGA来实现FIR滤波器.而对于FIR滤波器要充分考虑其资源与运行速度的合理优化,各种不同的FIR滤波结构各具优缺点,在了解各种结构优缺点后才能更好地选择合适结构来实现FIR滤波. 1 FIR数字滤波器    FIR数字滤波器由有限个采样

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter

作者:桂. 时间:2017-05-05  21:45:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815217.html 前言 主要总结一下常用的音频特征,并给出具体的理论分析及代码. 一.过零率 过零率的表达式为: 其中N为一帧的长度,n为对应的帧数,按帧处理. 理论分析:过零率体现的是信号过零点的次数,体现的是频率特性.因为需要过零点,所以信号处理之前需要中心化处理. code(zcr1即为过零率): for i=1:fn z=X(:,i); % 取

数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号,也就是对一种信号的处理,那信号是什么呢? 信号是传递信息的函数.离散时间信号——序列——可以用图形来表示. 按信号特点的不同,信号可表示成一个或几个独立变量的函数.例如,图像信号就是空间位置(二元变量)的亮度函数.一维变量可以是时间,也可以是其他参量,习惯上将其看成时间.信号有以下几种: (1)连续时间信号:在连续时间范围内定义的信号,但信号的幅值可以是连续数值,也可以是离散数值.当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号.实际上连续时间信号与模拟信号