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LMF_LFM、匹配滤波及模糊函数

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简介：
本文章探讨了LFM信号、匹配滤波技术及其模糊函数特性，深入分析了LFM信号在雷达与通信中的应用优势和性能评估。 线性调频信号的时域和频域波形分析、匹配滤波器设计、波束形成技术以及模糊函数计算等一系列基础代码。

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  • LMF_LFM、匹配滤波及模糊函数
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    本文章探讨了LFM信号、匹配滤波技术及其模糊函数特性，深入分析了LFM信号在雷达与通信中的应用优势和性能评估。 线性调频信号的时域和频域波形分析、匹配滤波器设计、波束形成技术以及模糊函数计算等一系列基础代码。
     
  • Chirp信号匹配滤波.zip_Chirp信号滤波_correctlydft_matlab匹配滤波_matlab调频匹配滤波
    优质
    本资源包提供了关于Chirp信号匹配滤波的相关Matlab代码和文档，包括正确DFT实现及调频信号的匹配滤波方法。适合于信号处理领域的研究与学习。 使用MATLAB仿真生成线性调频信号，并实现其匹配滤波。
     
  • chirp噪声处理_chirp匹配滤波_radar_匹配滤波_匹配滤波matlab_雷达噪声
    优质
    本文探讨了在雷达系统中对Chirp信号进行噪声处理及匹配滤波的方法，并提供了基于MATLAB的实现方案，旨在提高雷达系统的检测性能和抗噪能力。 通信与雷达专业的学习内容包括模拟线性调频匹配滤波以及研究白噪声通过匹配滤波器的特性。
     
  • OFDM-Chirp波形的自模糊函数与互模糊函数分析.zip_OFDM波形函数_ambgfun_ofdm_ambiguity_互模糊
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    该资源包含对OFDM（正交频分复用）和Chirp波形的自模糊函数及互模糊函数的详细分析，有助于深入理解信号处理中的时频特性。文件内提供理论推导、仿真代码及相关图表，适用于通信工程领域研究人员与学生参考学习。 OFDM-Chirp波形的自模糊函数和互模糊函数可以通过MATLAB文件ambgfun.m计算得出，无需使用解析法。该文件适用于MATLAB2017B版本，并能够准确地进行相关计算。
     
  • 匹配滤波MATLAB代码-MFLIB：用于模板匹配的库
    优质
    MFLIB是一款专为MATLAB设计的库，专注于提供高效且灵活的模板匹配算法实现。它利用匹配滤波技术优化图像和信号处理任务中的模式识别与检测功能。 MFLib 是一个匹配滤波库，包含用于执行匹配过滤检测的源代码。该算法的基本原理很简单：它会在时间序列中的每个样本上与模板进行比较计算a值。然而，在编译语言中实现这一过程可能会非常繁琐。 对于那些使用Python或Matlab且希望在台式机上进行模板匹配，并不热衷于处理编译问题的用户来说，超高效互相关库可能是一个不错的选择。这个库实现了SEC-C小组在其论文中定义的一些加速方法，因此具有较高的效率。此外，它还支持Python和Matlab接口。 MFLib 软件采用MIT许可协议发布。
     
  • 滤波器匹配检测
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    滤波器匹配检测是一种技术方法，用于确保信号处理系统中的滤波器性能符合设计规格，通过精确测量和调整来优化信号传输质量。 认知无线电技术包括能量检测、匹配滤波器检测以及周期循环平稳特征检测等多种方法。其中，仿真研究通常会涉及对匹配滤波器检测的分析和应用。
     
  • 滤波与逆滤波及运动模糊维纳滤波源码
    优质
    本资源提供滤波、逆滤波以及处理运动模糊的维纳滤波算法的MATLAB实现代码。适合图像处理研究和学习使用。 生成一幅带噪声的运动模糊图像，并采用逆滤波或维纳滤波进行恢复。
     
  • QPSK调制解调及匹配滤波_MCS_QPSKModDemod_ShapeAndMatch_QPSK_qpskmat
    优质
    本资源介绍了一种基于QPSK（正交相移键控）技术的数据通信方案，涵盖信号的调制与解调过程，并结合匹配滤波优化信号传输质量。适用于研究无线通信中的调制解码及信号处理方法。 该压缩包文件主要涉及QPSK（四相相移键控）调制与解调技术及相关信号处理和误码率分析。QPSK是一种数字调制方法，通过改变载波信号的相位来传输信息，在无线通信、卫星通信等领域中广泛应用，因为它能够高效地利用频谱资源。QPSK将二进制数据流转换为四个不同的相位之一的变化。每个符号代表两个比特，这样在相同带宽下可以实现比BPSK（二相相移键控）两倍的传输速率。QPSK有四种相位状态：0度、90度、180度和270度，分别对应二进制序列中的00、01、11和10。调制过程包括载波生成、相位切换以及幅度调整等步骤。“ShapeAndMatch”可能指的是信号整形与匹配滤波器技术。信号整形通常是为了改善信号质量，例如采用预加重或去加重技术来减小码间干扰（ISI）。匹配滤波器则是在接收端用来最大化信噪比，它的时间响应与发送信号的反卷积成比例以优化接收信号的能量集中。 QPSK解调是调制过程的逆操作，目的是从接收到的信号中恢复出原始二进制数据。常见的解调方法包括相干检测和非相干检测，其中相干检测利用本地载波与接收到的信号进行相乘，并通过低通滤波器提取相位信息；而非相干检测不依赖于本地载波但通常效率较低。“误码率”是衡量通信系统性能的关键指标之一，表示一定时间内接收错误比特数占总传输比特的比例。在QPSK系统中计算误码率有助于评估系统的信道条件下的表现。 “qpskmatlab”表明这是使用MATLAB语言实现的代码。作为信号处理和通信系统建模的强大工具，MATLAB丰富的库函数与直观编程环境使得QPSK调制解调及误码率计算变得相对简单。此压缩包提供的源码可能包括了QPSK调制器、解调器以及信号整形匹配滤波算法的实现，并涵盖误码率的计算功能。通过分析和运行这些代码，可以深入了解QPSK的工作原理并模拟不同信道条件下的通信性能表现，对于学习与研究数字通信系统具有重要帮助作用。
     
  • 任意模糊函数.rar_信号模糊_信号模糊函数_模糊函数matlab_脉冲模糊函数
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    本资源包提供关于信号处理中任意模糊函数的相关内容，包括信号模糊、脉冲模糊函数等理论解析及其实现于MATLAB环境中的代码示例。 我们建立了并绘制了任意信号的模糊函数，并已在巴克码、线性调频和脉冲信号上进行了测试。