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cyytxclff
- MATLAB是一套用于科学计算的可视化高性能语言与软件环境。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个界面友好的用户环境。它的信号处理工具箱包含了各种经典的和现代的数字信号处理技术，是一个非常优秀的算法研究与辅助设计的工具。在设计数字滤波器时，通常采用MATLAB来进行辅助设计和仿真。 （2）FIR滤波器的MATLAB设计 下面以设计线性相位FIR滤波器为例介绍具体的设计方法。 线性相位FIR滤波器通常采用窗函数法设计。窗函数法设-MATLAB i
DIBAPI32
- 使用WindowsＡＰＩ函数来实现ＤＩＢ格式的读取，有一定借鉴意义-Window function to realize DIB format read, a certain reference
DFT进行频谱分析时的三种现象
- DFT进行频谱分析时的三种现象 1、混叠：对连续信号采样，要求连续信号是带限的，采样频率要足够高。Fs应满足Nyquist采样定理才不产生混叠。 采样前加低通滤波器防混叠 2、频谱泄漏：DFT对时域信号进行了截断（相当于采样信号乘了一个窗函数），时域的乘积相当于频域卷积，改变了原信号频谱。 改用其他窗函数（非矩形）改善泄漏。 3、栅栏现象：DFT 只给出了频谱在采样点上的取值，采样点间的频谱内容丢失。-DFT spectrum analysis of a
getfilterg.f1123验证低通滤波器
- f1123验证低通滤波器(采用布莱克曼窗函数法),f1123 verify low-pass filter (using the Blackman window function method)
compare-five-window-functions
- 比较五种窗函数特性matlab程序：得到矩形窗、海明窗、三角窗、汉宁窗和布莱克曼窗图形。从仿真结果可知：矩形窗设计的过渡带最窄，但阻带最小衰减也最差。布莱克曼窗设计的阻带最小衰减最好，但过渡带最宽。-Comparison of characteristics of five kinds of window function matlab program: to be a rectangular window, Hamming window, triangular window, Hanning
FIR
- 数字信号处理基于matlab 文件内容 /conv(卷积部分) dupconv 重叠保留法 freqcirconv 频域圆周卷积 freqconv 频域卷积 timecirconv 时域圆周卷积 timeconv 时域卷积 /fft(频域分析部分) d2fft 基2FFT dft DFT最简化程序 dtft DTFT演示 /fir(fir滤波器设计) fir 得到fir滤波器hn getwindow 得到fir
denoise
- 图像去躁函数，FIR窗函数去除噪点-Image to impatient function, FIR window function to remove noise
chs-zdwc-fir-gbs
- 包括用窗函数法和最大误差最小化准则设计的FIR低通数字滤波器，并分析加矩形窗时的吉布斯现象（matlab程序）。从仿真结果可看出：采用最大误差最小化准则能得到阶数更低，阻带波纹特性更好的FIR低通滤波器，因此其效果更优。-Including the use of window function method and the maximum error criterion designed to minimize the FIR low-pass digital filter, and analy
linearfilter
- 空域数字图像线性滤波器和频域非递归滤波器（包括：频域变换法、频域抽样法和窗函数法）的Matlab实现。-Airspace linear digital image filters and frequency-domain non-recursive filter (including: frequency-domain transformation method, frequency-domain sampling method and window function method) of th
Parzen-window-
- Parzen 窗估计密度函数对图形图像进行处理-Parzen window estimated density function of the graphics processing
lvbo
- 利用了一种特定的kaiser窗函数设计的FIR滤波器进行滤波，得到呼吸信号。-Use of a specific kaiser window function design of FIR filters for filtering, the signal to be breathing.
fir
- 信号处理课程设计 Fir线性相位滤波器 窗函数设计滤波器-Signal processing, linear phase filter Fir curriculum design window function Fir Filter Design
tfristft
- 令x(n)=5exp(j*0.15*n*n)+6exp(j*300n-j*0.15*n*n) ，w(n)为高斯窗函数。试用matlab软件，取不同长度的窗函数，分别求x(n)离散短时傅里叶变换，并进行信号重构。-ORDER x (n) = 5exp (j* 0.15* n* n)+6exp (j* 300n-j* 0.15* n* n), w (n) for the Gaussian window function. Trial Matlab software, take different l
Demo_Signal-processing-laboratory
- 1. “信号处理实验室”是由NI开发，针对信号处理、信号与系统、通讯原理等课程量身订做的课程套件，其中包括了卷积、混叠、窗函数分析、栅栏效应、IIR、FIR、AM/FM调制、倒谱等等50多个从基础到高级的信号处理知识点的演示程序。有助于教学演示使用，帮助学生理解。 2. 本课件可直接打开并运行。 3. 本课程套件是exe文件\,如需帮助或免费提供源代码，可与NI技术市场工程师倪斌(bin.ni@ni.com)进一步联系。 -Signal processing labora
windowfilter
- 采集一段语音信号，分别用矩形窗、汉纳窗、汉明窗、布莱克曼窗对采集的原始语音信号进行窗宽为N 的加窗FFT变换，得到利用不同窗函数对语音信号进行加窗FFT变换后的信号频谱图。观察不同窗函数的加窗效果，分析窗函数的适用情况。-Collecting a voice signal, respectively, with a rectangular window, Hanna window, Hamming window, Blackman window on the original speech s
FIR
- FIR实现的滤波器，低通带通和高通可选，窗函数也可以自己选，带阻滤波器仅供理解之用，附带有设计的PDF文档-FIR filter implementation, low-pass band-pass and high-pass option, the window function can also choose their own, band stop filter for comprehension purposes, with a design of the PDF document
digital_filter
- 使用matlab进行IIR与FIR数字滤波器的设计。使用直接法和双线性变换法设计IIR数字滤波器，利用窗函数法，频率采用法设计FIR数字滤波器并进行GUI界面的设计。 -Using matlab to design IIR and FIR digital filter. Using the direct method and the bilinear transform to design IIR digital filter and using window function met
chuanghanshu
- 本程序是窗函数的测试，包含了常用的窗函数，说明了凯撒窗的使用，适合用于初学MATLAB的人学习窗函数的使用，可以直接移植到其他程序-This procedure is a window function test, including the commonly used window function, the use of kaiser windows, suitable for beginners MATLAB learning window function use, can be dir
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- 利用kaiser窗函数法设计FIR DF-Kaiser window function method is used to design FIR DF
FIR-digital-filter
- 用窗函数法设计FIR数字滤波器，熟悉线性相位FIR数字滤波器的特性，了解各种窗函数对滤波特性的影响-Window function design FIR digital filter, familiar with the characteristics of the linear phase FIR digital filter, to understand the impact of various filter characteristic window function