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绘制正弦信号的时域波形与频谱，并计算白噪声的自相关函数及其时域波形和频谱

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简介：
本项目通过编程手段绘制了正弦信号的时域波形及频谱图，同时探讨并计算了白噪声的自相关函数、时域波形和频谱特性。 绘制正弦信号的时域波形和频谱，并计算白噪声的自相关函数及其时域波形及频谱。

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  • 绘制正弦信号的时域波形与频谱，并计算白噪声的自相关函数及其时域波形和频谱
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    本项目通过编程手段绘制了正弦信号的时域波形及频谱图，同时探讨并计算了白噪声的自相关函数、时域波形和频谱特性。 绘制正弦信号的时域波形和频谱，并计算白噪声的自相关函数及其时域波形及频谱。
     
  • FM信号的时域波形和频谱绘制及其非相干解调
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    本研究探讨了FM信号的时域波形与频谱特性，并采用MATLAB仿真技术进行可视化展示，同时详细分析了非相干解调方法及其实现过程。 设有一个FM信号，其调制信号m(t)为幅度0.5的正弦波，频率为500Hz；载波频率fc为5kHz，幅度A为1；调频指数mf为5。仿真该FM信号，并绘制其时域波形和频谱图。采用非相干解调方法恢复原始调制信号m(t)。
     
  • 基于Matplotlib的Python正弦信号时域波形与频谱图绘制示例
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    本示例利用Python的Matplotlib库展示如何绘制正弦信号的时域波形及其对应的频谱图，帮助理解信号处理中的基本概念。 本段落实例讲述了使用Python实现正弦信号的时域波形与频谱图的方法。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- # 正弦信号的时域波形与频谱图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2 * math.pi * fs * t / N for t in range(N)] #生成了500个介于0.0-31.35之间的点 axis_x = np.linspace(0, (N - 1) / fs, N) ```
     
  • 基于Matplotlib的Python正弦信号时域波形与频谱图绘制实例
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    本实例教程详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库来绘制正弦信号的时域波形及其对应的频谱图，帮助读者深入理解信号处理的基础知识。 本段落主要介绍了如何使用Python来实现正弦信号的时域波形和频谱图，并涉及了相关的数学运算与图形绘制技巧。需要相关资料的朋友可以参考此内容。
     
  • 时域波形与频域频谱分析
    优质
    《时域波形与频域频谱分析》是一篇探讨信号处理中时间序列和频率特性之间关系的文章。通过深入研究波形在时域内的表现及其转换到频域后的特征，揭示了不同应用场景下的分析方法和技术要点，为通信、电子工程等领域提供了理论支持与实践指导。 需要生成方波、三角波、随机序列信号、正弦波以及带有加性高斯白噪声的正弦信号序列，并分析两个不同频率信号叠加后的时域波形及其频谱特性。
     
  • 在MATLAB中生成正弦波、均匀白噪声及高斯白噪声，并将其叠加至正弦波上，同时展示自相关与功率谱密度图形
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    本教程讲解了如何使用MATLAB创建并可视化正弦波、均匀白噪声和高斯白噪声信号，以及它们的叠加效果。演示包括绘制这些信号的自相关函数和功率谱密度图。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：Matlab产生正弦波、均匀白噪声、高斯白噪声，并将两种噪声叠加到正弦波上。并给出自相关和功率谱密度波形 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于MATLAB的OFDM时域波形和频谱仿真及信号生成
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    本研究利用MATLAB平台，进行正交频分复用（OFDM）系统的时域波形与频谱特性仿真，并实现信号生成。通过详细分析和模拟验证了OFDM技术在通信系统中的应用效果。 使用MATLAB实现OFDM时域波形及频谱仿真以生成OFDM信号。设置如下：子载波个数为128，OFDM符号数为34，调制方式采用QPSK，成型滤波器选用矩形窗。相关代码和文件已打包成.zip格式。
     
  • BPSK（时域与频域分析）：生成基带及中频BPSK信号并展示时间波形(time_domain)与FFT频谱(frequency_do...
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    本教程深入探讨了BPSK调制技术，涵盖其在时域和频域的特性。通过实际操作，学习者将掌握如何生成基带及中频BPSK信号，并分析它们的时间波形和频率谱图。 该模型生成基带及中频BPSK信号，并绘制其波形（时域）和FFT图（频域）。首先将随机比特流输入到BPSK调制器。调制器输出为复数值序列，称为低通等效或复包络。此低通等效值是一个基带信号，通过以下变换转换成中频(IF)信号X： X=实数(XL)*cos(2*pi*Fc*t)-虚数(XL)*sin(2*pi*Fc*t)，其中 Fc 是载波频率，也是正弦和余弦发生器的频率。关于低通等效的具体信息可以参考《数字通信》（第5版，McGrawHill 2008）一书中的相关内容。 生成的中频BPSK信号随后被提供给示波器以显示其时域波形图。为了查看此图形，请双击示波器图标。紫色线条代表中频BPSK信号，而黄色线条表示原始比特流。此外，IF 信号也输入到频谱分析仪来绘制它的FFT图像。 在正弦和余弦发生器的频率下, 中频 BPSK 信号的 FFT 图显示其主要能量集中在 Fc*sample_time 处，其中 sample_time 是采样时间间隔。
     
  • VC++6程序中的FFT算法与时域波形及频谱图
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    本文探讨了在VC++6环境下实现快速傅里叶变换(FFT)算法的方法，并介绍了如何利用该算法生成时域波形及其对应的频谱图。 我在进行VC++6程序的本科毕业设计，其中包括FFT算法、时域波形以及频谱图的显示功能。之前我已经有一个能够运行FFT算法的程序，但是它没有包含频谱图展示的功能，这次我在这个基础上添加了频谱图显示的功能。
     
  • 矩形窗函数的波形与信号频谱分析
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    本研究探讨了不同类型的矩形窗函数在信号处理中的应用，通过分析其时域波形及变换后的频谱特性，揭示了窗函数对信号频率成分的影响。 矩形窗函数的波形包括幅频图和相频图。矩形窗函数的频谱分析涉及幅频谱和相频谱。