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DFT-DCT-MATLAB--MASTER_MATLAB_数字信号处理_

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简介：
本课程通过深入讲解DFT（离散傅里叶变换）与DCT（离散余弦变换），结合MATLAB编程实践，帮助学员掌握数字信号处理的核心技能和算法实现。 使用MATLAB实现FFT算法对数字信号进行处理。

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  • DFT-DCT-MATLAB--MASTER_MATLAB_数字信号处理_
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    本课程通过深入讲解DFT（离散傅里叶变换）与DCT（离散余弦变换），结合MATLAB编程实践，帮助学员掌握数字信号处理的核心技能和算法实现。 使用MATLAB实现FFT算法对数字信号进行处理。
     
  • MATLAB版数字信号处理
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    《MATLAB版数字信号处理》是一本专注于利用MATLAB软件进行数字信号分析与处理的技术书籍。通过丰富的案例和实践项目，本书深入浅出地介绍了信号处理的基础理论及高级应用技术，旨在帮助读者掌握使用MATLAB解决实际工程问题的能力。 数字信号处理MATLAB版，2013年出版。
     
  • MATLAB数字信号处理函数
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    《MATLAB数字信号处理函数》是一本专注于使用MATLAB进行数字信号处理的工具书，详细介绍了各种信号分析和处理的函数及其应用。 MATLAB 数字信号处理函数实现了一些经典理论内容：滤波器设计、模拟与数字采样定律、Z变换及s域映射、卷积原因和截断效应等，具体包括： - 离散信号和系统： - `conv_m` – 改进的线性卷积子程序 - `conv_tp` – 使用Toeplitz矩阵计算的线性卷积 - `evenodd` – 将实信号分解为偶分量和奇分量 - `impseq` – 产生脉冲序列 - `sigadd` – 实现两个信号相加运算 - `sigfold` – 对信号进行折叠操作 - `sigmult` – 执行信号乘法运算 - `sigshift` – 移动时序中的信号位置 - `stepseq` – 创建阶跃序列 - 离散时间傅里叶变换（Z变换）： - `pfe2rfz` – 在Z域中通过部分分式展开为有理函数 - `rf2pfez` – 在Z域内将有理函数分解成部分分量形式 - 离散傅里叶变换： - `circevod` – 实信号的循环偶和奇数成分分析 - `circonvt` – 计算时域中的循环卷积 - `cirshftt` – 执行时域内的循环位移操作 - `dfs` – 离散傅里叶系数计算 - `dft` – 进行离散傅里叶变换计算 - `hsolpsav` – 使用FFT实现高速分段卷积的重叠保留方法 - `idfs` – 计算逆离散傅立叶级数 - `idft` – 执行逆离散傅里叶变换 - `mod` – 求模运算，计算 m = n mod N - 数字滤波器结构： - `cas2dir` – 将级联形式转换为直接形式 - `casfiltr` – IIR和FIR滤波器的级联实现 - …… - FIR 滤波器设计： - `ampl_res` – 计算由FIR滤波器脉冲响应得到的幅频特性 - `blackman` – 使用布莱克曼窗函数 - `freqz_m` – 改进型的频率响应子程序 - IIR 滤波器设计： - `afdButt` – 设计模拟低通巴特沃斯滤波器 - …… - 自适应滤波： - `lms` – 使用LMS算法调整系数值 - 数字通信： - `mulaw_c` – μ律压缩处理 - `mulaw_e` – μ律扩展操作 - `quantize` – 将信号量化为b位 以上是MATLAB中用于数字信号处理的一些主要函数。
     
  • 基于MATLAB的DFT Goertzel算法源码：一种数字信号处理技术...
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    本资源提供基于MATLAB实现的DFT Goertzel算法源代码，适用于数字信号处理中特定频率分量的高效检测与分析。 Goertzel算法是数字信号处理（DSP）领域的一种技术，用于高效计算离散傅里叶变换（DFT）的特定频率项。我使用此算法创建了具有多个不同频率f0、f1和f2的正弦波，并向其中添加了一些白噪声。随后，我对含有噪音的信号应用了Goertzel算法进行处理，并计算了每个目标频率被正确检测的概率。我还绘制了一张图表，展示了平均概率与所有被探测到的目标频率之间的关系。
     
  • 数字信号处理大作业1：运用DFT进行信号频谱分析
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    本课程作业旨在通过离散傅里叶变换（DFT）技术对各类信号进行频域特性分析，加深学生对数字信号处理理论的理解与实践应用能力。 利用离散傅里叶变换（DFT）对多种信号进行频谱分析，特别是由多个正弦信号组成的复杂信号。研究不同采样数据长度以及补零、加窗等处理方法如何影响频率分辨率。
     
  • 现代数字信号处理PPT课件.zip_数字信号处理_现代信号处理_现代数字信号
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    本资源为《现代数字信号处理》课程PPT课件，内容涵盖数字信号处理基础理论与应用技术，适合高校相关专业教学及科研使用。 这段文字的主要内容是介绍现代数字信号处理的知识和相关内容。
     
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    《数字信号处理》是一门研究离散时间信号分析与设计的技术学科，涵盖信号表示、滤波器设计及频谱估计等内容。 Digital Signal Processing (DSP) is a field that deals with the representation of signals by numerical values and the manipulation of these numeric values. It involves algorithms to perform various operations on digital data, such as filtering, compression, transmission, etc., using mathematical techniques. DSP plays an important role in many areas including telecommunications, radar systems, medical imaging, consumer electronics, and more.
     
  • 数字信号处理
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    《数字信号处理》是一门研究如何使用计算机技术对信号进行采集、分析和处理的学科。它涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容，在通信工程、音频处理等领域具有重要作用。 Digital Signal Processing (DSP) is a field that involves the study of signals and their representation, processing, and transformation using digital methods. It encompasses various techniques for analyzing, modifying, and synthesizing signals to extract meaningful information or enhance signal quality. Applications range from telecommunications and audio processing to biomedical engineering and radar systems.