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研究生数字信号处理提高课
本书是研究生数字信号处理提高课的教材。全书共13章，涵盖了“现代信号处理”中时频分析、滤波器组及小波变换这三大知识体系。编写中，力求注重理论和应用相结合，力求有利于数学和读者的自学，力求较为全面地反映这三个知识体系的主要内容。本书附光盘一张，包括了100余个用matlab6.5编写的程序和一些数据文件。这些程序概括了书中所涉及的绝大部分例题和插图，运行这些程序即可重现这些例题的结果和相应的插图，有利于帮助读者理解书中较为复杂的理论内容。 -
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基于RSSI的定位
基于RSSI的位，已知发射节点的发射信号强度， 接收节点根据接收信号的强度， 计算出传播损耗， 利用理论的或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离， 然后再计算出节点的位置。 -
改进的 Hilbert-Huang 变换程序
改进的Hilbert_Huang变换程序 应用背景 经验模式分解 本征模函数 IMF Hilbert变换 瞬时频率 端点效应 虚假IMF筛选算法 复杂信号分解 单频率信号 极值 过零点数目 局部最大值 局部最小值应用背景 通过经验模式分解(empirical modedecomposition，EMD)将信号分解成一系列单频率信号——本征模函数(intrinsic mode function，IMF),在通过 Hilbert 变换即可求得每个本征模函数的瞬时频率。Hilbert-Huang 变换在实际应用中，存在的最大问题就是端点效应。针对上述问题，提出一种以残差与原信号相关系数为阈值的自适应的虚假 IMF 筛选算法。 关键技术 复杂信号分解成单频率信号,任意本征模函数需满足两个条件：(1)在整个数据长度，极值 -
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matlab代码实现FFT算法
matlab做的关于三角波，正弦波，方波的FFT算法，可以分析方波信号、三角波信号的频谱以及采样点数、采样频率对频谱分辨率的影响。 -
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MUSIC方法和改进的MUSIC方法估计了信号的频谱
在程序中可分别用一般的MUSIC方法和改进的MUSIC方法估计了信号的频谱。附有Music原理说明。
