信号处理专题
［大师C语言(第三十六篇)］C语言信号处理：深入解析与实战
引言 在计算机科学中，信号是一种软件中断，它允许进程之间或进程与内核之间进行通信。信号处理是操作系统中的一个重要概念，它允许程序对各种事件做出响应，例如用户中断、硬件异常和系统调用。C语言作为一门接近硬件的编程语言，提供了强大的信号处理能力。本文将深入探讨C语言信号处理的技术和方法，帮助读者掌握C语言处理信号的高级技巧。 第一部分：C语言信号处理基础 1.1 信号的概念 在Unix-lik
现代数字信号处理及其应用-常见结论
现代数字信号处理及其应用-常见结论 本文的结论均摘抄自 何子述、夏威等编著，《现代数字信号处理及其应用》，清华出版社出版。 解析信号=信号预包络；基带信号=信号复包络。BT法（自相关谱估计法）：间接法，先求自相关函数（有偏估计和无偏估计）[p-77]，再做fft得到功率谱估计。有偏估计的均值有一个三角窗，但是方差是渐进一致估计。无偏估计的均值为0，但是方差大于有偏估计，当采样点远大于m的时候，
DDMA信号处理以及数据处理的流程---距离速度测量
Hello，大家好，我是Xiaojie，好久不见，欢迎大家能够和Xiaojie一起学习毫米波雷达知识，Xiaojie准备连载一个系列的文章—DDMA信号处理以及数据处理的流程，本系列文章将从目标生成、信号仿真、测距、测速、cfar检测、测角、目标聚类、目标跟踪这几个模块逐步介绍，这个系列的文章大约是一个7-8篇左右。 最终效果如下： 整体文件的目录树如下： 本篇文章主要讲的是目标的距
现代信号处理14_基于蒙特卡洛的信号处理（CSDN_20240616）
Monte Carlo/Simulation方法 在统计上，样本数量是一个很重要的问题，在处理问题（如计算样本均值）的过程中，样本数量越多越好。但是在实际中，样本往往是稀缺的，获取数据就要付出代价。在贝叶斯理论中，情况又有所变化，X作为样本数据，其数量似乎不会影响问题的分析，因为我们产生的伪随机数是服从分布fθX 的，理论上只要能够产生这样的随机数，那么随机数的个数完全由我们自己决定。即
统计信号处理基础 习题解答10-14
题目： 观测到数据 其中是已知的，是方差为的WGN，且和独立，求的MMSE估计量以及最小贝叶斯MSE。 解答： 观测到的数据写成矢量形式： 其中： 根据题目条件，符合定理10.3，因此，利用（10.28）得到： 又因为，因此：， 是方差为的WGN，因此 待人后得到发现，用（10.28）后，其中的： 这个方阵求逆比较麻烦，因此换用（10.32），得
统计信号处理基础 习题解答10-16
题目： 对于例10.1，证明由观察数据得到的信息是： 解答： 基于习题10-15的结论，，那么： 而根据习题10-15的结论： 此条件概率也是高斯分布，即： 根据相同的计算，得到： 根据信息的定义得到： 其中根据（10.12）得到： 因此： 证明完毕。
数字信号处理：关于锁存器Latch的发现
关于锁存器的发明，有下面一段伪历史，所谓伪历史，就是我不想去考证发明人是否有这样一条思路，但是这肯定算是一个思路。 伪历史是这样开始的，人们先发明了反相器，就如下图所示。 接着，人们开始考虑去搞一个循环 现在需要详细看看这个循环了，这个循环是这样的，两个反相器串联起来，再把第二个反相器的输出接到第一个反相器的输入。 假设： 在A处，上帝创造了一个信号X，X可以是1，也可以是0
DDMA信号处理以及数据处理的流程---原始数据生成
Hello，大家好，我是Xiaojie，好久不见，欢迎大家能够和Xiaojie一起学习毫米波雷达知识，Xiaojie准备连载一个系列的文章—DDMA信号处理以及数据处理的流程，本系列文章将从目标生成、信号仿真、测距、测速、cfar检测、测角、目标聚类、目标跟踪这几个模块逐步介绍，这个系列的文章大约是一个7-8篇左右。 最终效果如下： 整体文件的目录树如下： 本篇文章主要讲的是原始数据
DDMA信号处理以及数据处理的流程---随机目标生成
Hello，大家好，我是Xiaojie，好久不见，欢迎大家能够和Xiaojie一起学习毫米波雷达知识，Xiaojie准备连载一个系列的文章—DDMA信号处理以及数据处理的流程，本系列文章将从目标生成、信号仿真、测距、测速、cfar检测、测角、目标聚类、目标跟踪这几个模块逐步介绍，这个系列的文章大约是一个7-8篇左右。 最终效果如下： 整体文件的目录树如下： 本篇文章主要讲的是目标生成
统计信号处理基础 习题解答10-8
题目 一个随机变量具有PDF 。希望在没有任何可用数据的情况下估计的一个现实。为此提出了使最小的MMSE估计量，其中期望仅是对求的。证明MMSE估计量为。将你的结果应用到例10.1，当把数据考虑进去时，证明最小贝叶斯MSE是减少的。 解答 在贝叶斯估计情况下，我们是提前知道待估计量的先验分布，即。一旦知道就能获得相应的和。 所以，这个题目的物理意义，就是在没有任何额外数据情况下，根据先
语音信号处理（2）：文本相关的声纹识别系统（MFCC、VQ）
本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。简单理解即为一个声纹锁（类似指纹锁）。整个系统的源代码，可以从这里下载：【基于Matlab的声纹锁】 系统原理 a.声纹识别 这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。
Xilinx RFSOC 47DR 8收8发 信号处理板卡
系统资源如图所示： FPGA采用XCZU47DR 1156芯片，PS端搭载一组64Bit DDR4,容量为4GB,最高支持速率：2400MT/s; PS端挂载两片QSPI X4 FLASH； PS支持一路NVME存储； PS端挂载SD接口，用于存储程序； PS端或者PL端可选挂载一片EMMC芯片，可用于存储程序或者PL直接逻辑访问（跳线可选）； PS端外接一路USB3.0
现代信号处理12_谱估计的4种方法（CSDN_20240602）
Slepian Spectral Estimator(1950) 做谱估计的目标是尽可能看清楚信号功率谱在某一个频率上的情况，假设我们想了解零频时的分布，最理想的情况是滤波器的传递函数H(ω) 是一个冲激函数，这样就没有旁瓣，也就没有泄漏；其次，主瓣宽度为零，分辨率极好。然而在现实中，理想的冲激函数是无法实现的，所以，只能允许H(ω) 有一定通带（假设为-βπ,βπ ）。另外，由于滤波器是有
统计信号处理基础 习题解答10-6
题目 在例10.1中，把数据模型修正为： 其中是WGN，如果，那么方差，如果，那么方差。求PDF 。把它与经典情况PDF 进行比较，在经典的情况下A是确定性的，是WGN，它的方差为：a. ; b. 解答： 经典情况下，是WGN，也就是： 而经典情况下，A是确定的，因此可以转换为： 又因为是WGN，属于独立同分布，因此： 因此，经典条件下，表示无条件PDF，可以看成是
统计信号处理基础 习题解答10-5
题目 通过令 并进行计算来重新推导MMSE估计量。提示：利用结果 解答 首先需要明确的是： 上式是关于观测值x 的函数 其次需要说明一下这个结果 和教材一样，我们用求期望，需要注意的是，在贝叶斯情况下，是个随机变量，而不是一个确定的值： 其中： 上式是X=x条件下的函数，因此是x的函数，于无关 而 因此，也就是得到了 或者更加通俗一点
统计信号处理-匹配滤波器实现与验证（matlab仿真）
什么是匹配滤波器 匹配滤波器是一种信号处理技术，它用于从噪声中提取信号，特别是在信号与噪声比率较低的情况下。匹配滤波器之所以存在，是因为它在信号检测和估计方面具有几个关键的优势： 最大化信噪比：匹配滤波器设计成最大化信号与噪声比率（SNR），这有助于信号的检测和估计。 最优检测：在统计意义上，匹配滤波器提供了最优的信号检测性能，即在给定的信噪比下，它能够以最高的概率检测到信号。 时间延迟
pthread线程 信号处理
转载自：https://www.cnblogs.com/chenyan296076785/articles/4480694.html pthread线程的终止退出 | 线程的大量创建 线程终止的三种方式： 1. 线程只是从启动例程中返回，返回值是线程的退出码； 2. 线程调用了pthread_exit函数； 3. 线程可以被同一进程中的其他线程取消。 **********
基于FPGA的数字信号处理:Signed的本质和作用
基于FPGA的数字信号处理中，signed的本质和作用主要体现在对整型变量正负性的定义和运算上。以下是关于signed的详细解释： signed的本质 定义有符号数变量：在FPGA的数字信号处理中，signed关键字用于定义有符号整型变量。这意味着变量可以存储正数和负数，而不仅仅是无符号整数。影响二进制数的解读：signed规定了如何来解读一个数的最高有效位（MSB）。对于无符号数，MSB仅表
【稳定检索】2024年电子技术、传感器与信号处理国际会议(ETSS 2024)
2024年电子技术、传感器与信号处理国际会议 2024 International Conference on Electronic Technology, Sensors, and Signal Processing 【1】会议简介 2024年电子技术、传感器与信号处理国际会议，作为业内领先的学术交流平台，将汇聚全球顶尖的电子技术、传感器及信号处理领域的专家学者，共
2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)
2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024) 会议简介 2024年国际生物医学、医学成像和信号处理会议（ICBMISP2024）很高兴邀请您提交主题为“生物医学、医学图像和信号处理的当前挑战和未来前景”的原稿。通过ICBMISP2024，生物医学、医学成像和信号处理三个重要领域的完美融合将为研究人员、农学家、政策制定者、年轻人，特别是行业专家提供一个平台，让他们聚集
基于FPGA的数字信号处理（11）--定点数的舍入模式（2）向最临近值取整nearest
前言 在之前的文章介绍了定点数为什么需要舍入和几种常见的舍入模式。今天我们再来看看另外一种舍入模式：向最临近值取整nearest。 10进制数的nearest nearest： 向最临近值方向取整。它的舍入方式和四舍五入非常类似，都是舍入到最近的整数，比如1.75 nearest到2，-0.25 nearest到0等。二者唯一的区别在于对0.5这类数据的处理上。 0.5的round结果是1
249 基于matlab的MED、OMEDA、MOMEDA、MCKD信号处理方法
基于matlab的MED、OMEDA、MOMEDA、MCKD信号处理方法。最小熵反褶积(MED)，最优最小熵反卷积调整卷积 (OMEDA),多点最优最小熵解卷积调整（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted，MOMEDA），最大相关峭度（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称
PyQt5中的事件与信号处理
文章目录 1. 简介1.1事件(Event)1.2 信号(Signal)与槽(Slot)1.3 自定义信号 2. 一个信号与槽的简单示例13. 一个信号与槽的简单示例24. 事件发送者5. 创建自定义信号6. 一个简单计算器 1. 简介 在PyQt5中，事件和信号处理是GUI编程的核心概念。事件是指用户操作或系统消息（如鼠标点击、键盘输入、窗口大小变化等），而信号是指对象之间的
基于FPGA的数字信号处理（10）--定点数的舍入模式（1）四舍五入round
1、前言 将浮点数定量化为定点数时，有一个避不开的问题：某些小数是无法用有限个数的2进制数来表示的。比如： 0.5(D) = 0.1(B) 0.1(D) = 0.0001100110011001~~~~(B) 可以看到0.5是可以精准表示的，但是0.1却不行。原因是整数是离散的，而小数是连续的。在固定范围内整数的个数是有限个，而小数的个数则是无限个，所以某些小数注定是不能被有限个数的编