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利用ADC和MATLAB进行FFT分析的压缩包。

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简介：
利用STM32F407的模数转换器（ADC）与定时器2（TIM2）以及直接内存访问（DMA）模块，在零核心处理器的干预下，实现了按设定的频率对输入信号进行采样。采集到一帧完整的图像数据后，这些数据随后通过串口进行打印输出。接着，采用.M文件执行快速傅里叶变换（FFT）分析，并包含了一个经过实际测量的典型数据样本，其准确性得到了充分验证。

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  • 利用MATLAB对ADC输出进行FFT分析以获取SNDR、THD、SFDR和ENOB等参数
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    本研究运用MATLAB软件对模数转换器（ADC）的输出信号进行快速傅里叶变换（FFT）分析，旨在精确测量信噪失真比（SNDR）、总谐波失真（THD）、 spurious free dynamic range（SFDR）及有效位数（ENOB），以评估ADC性能。 使用MATLAB对ADC的输出进行FFT分析，以获取所需的SNDR、THD、SFDR和ENOB等参数。
     
  • 【图像压缩】利用MATLAB进行小波变换DWT的图像压缩（包含PSNR压缩效果分析）【附带MATLAB源码 3309期】.mp4
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    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB开展基于小波变换(DWT)的图像压缩技术，并深入讲解了PSNR指标用于评估压缩效果的方法，同时提供完整的MATLAB代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码，这些代码均可运行且亲测有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它m文件中的调用函数；无需修改或查看运行结果效果图。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应的调整；若仍无法解决，可咨询博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要进一步的服务，如博客或资源完整代码提供、期刊或参考文献复现、定制化Matlab程序开发及科研合作等，请直接联系博主。
     
  • 利用Matlab进行图像压缩的实现
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    本项目通过Matlab编程实现了对图像数据的有效压缩与解压技术研究，旨在探索提高图像存储效率的方法。 使用数码相机拍摄图像时常会遇到照片容量过大的问题，这导致存储不便并迫使用户删除某些照片。这些问题限制了数码摄影的发展。本段落首先根据压缩的客观与主观标准分析了一些现有压缩软件的表现，并进行了对比研究。然后利用Matlab在DCT域和小波域上分别进行了图像压缩实验，并对两种方法的结果进行了详细分析。
     
  • 利用Matlab进行图像压缩编码
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    本项目旨在探索并实现使用MATLAB工具对数字图像进行高效压缩的技术方法，通过编码优化减少存储空间和传输带宽需求。 本段落主要探讨了JPEG的编码与解码过程。程序中的编码部分能够将BMP格式图像转换为JPEG格式，并以二进制形式保存；通过相应的解码程序可以还原压缩后的图片。在静态图象传输过程中，我们常常使用JPEG进行编码处理。JPEG基本系统采用有损压缩技术，在一定程度上无法完全恢复原始图像的信息损失，但其较高的压缩比使得它成为广泛应用的选择。尽管无损压缩是理想选择，但由于有损压缩能够实现更高的数据缩减效率（即原图大小与压缩后文件大小的比例），因此更为常用。 JPEG编码首先将RGB色彩模型转换为亮度Y和色度Cr、Cb分量，并利用人类视觉系统对颜色信息的不敏感性减少一些色度数据以达到图像压缩的目的。JPEG采用了多种编码技术，包括行程编码（Run Length Coding）及哈夫曼编码（Huffman），从而实现了高效的压缩比率。 在进行实际的数据处理前，首先将原始数据分成若干块，并执行离散余弦变换(DCT)和量化操作来保留重要的低频信号信息而舍弃不那么关键的高频部分。解码过程则包括熵解码、反量化以及逆向DCT（IDCT）等步骤以恢复原图的主要特征。 关键词：JPEG；有损压缩；行程编码；哈夫曼编码
     
  • 利用FFT进行信号的频谱分析
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    本文章介绍了快速傅里叶变换（FFT）在信号处理中的应用，重点探讨了如何使用FFT算法对信号进行频谱分析，帮助读者理解信号中不同频率成分的重要性。 用FFT对信号进行频谱分析是数字信号处理中的重要内容。通常需要进行谱分析的信号包括模拟信号和时域离散信号。在对这些信号进行频谱分析时，关键问题在于频率分辨率D以及分析误差。
     
  • 利用FFT进行信号的频谱分析
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    本文章介绍了快速傅里叶变换（FFT）在信号处理中的应用，重点讲解了如何使用FFT技术对信号进行有效的频谱分析。文中详细阐述了理论基础与实际操作技巧，帮助读者理解并掌握基于FFT的信号频谱分析方法。 使用FFT对信号进行频谱分析（matlab）。
     
  • ADC与MATLAB FFT分析.zip
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    本教程介绍如何使用MATLAB中的快速傅里叶变换（FFT）函数进行信号处理和频谱分析，帮助用户掌握频域数据的获取与解析。 使用MATLAB生成正弦信号，并利用FFT对其频谱进行分析，比较不同情况下的异同。
     
  • 利用PCA进行图像压缩的Matlab代码
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    本简介提供了一段用于实现基于主成分分析（PCA）的图像压缩功能的MATLAB代码。该代码旨在通过降维技术有效减少图像数据量，同时保持关键视觉信息不变，适用于图像处理和机器学习领域中的数据预处理环节。 基于PCA的图像压缩Matlab代码。这段文字已经按照要求去除了所有联系信息和其他链接，并保持了原意不变。
     
  • 利用PCA进行图像压缩的Matlab代码
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    本段落提供使用MATLAB编写的基于主成分分析(PCA)算法对图像进行高效压缩的代码示例，适用于数据科学与机器视觉领域。 基于PCA的图像压缩Matlab代码适用于经典的Lena图像。被压缩的图像是正方形格式的BMP文件。