功率谱密度(PSD),它定义了信号或者时间序列的功率如何随频率分布.这里功率可能是实际物理上的功率, 或者更经常便于表示抽象的信号被定义为信号数值的平方,也就是当信号的负载为1欧姆(ohm)时的实际功率. 维纳-辛钦定理:宽平稳随机过程的功率谱密度是其自相关函数的傅立叶变换. 对于连续随机过程,其功率谱密度为 功率谱密度 其中, 是定义在数学期望意义上的自相关函数,是函数的功率谱密度.注意到 自相关函数的定义是乘积的数学期望,而的傅立叶变换不存在,因为平稳随机函数不满足平方可积.星号*表 示复共

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

问题描述: 使用imread读取特定路径下的文件时,会提示出错! >> mytest错误: 文件:mytest.m 行:10 列:87不应为 MATLAB 表达式. 出错行: Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\'Names{k}]); Images{k}=imread('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\'Names{k}); Images{k}=imread(':

Pearson相关系数 考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度,简单来说就是衡量两个数据集合是否在一条线上面.其计算公式为: 或或 N表示变量取值的个数. 相关系数r的值介于–1与+1之间,即–1≤r≤+1.其性质如下: 当r>0时,表示两变量(当X的值增大(减小),Y值增大(减小))正相关,r<0时,两变量为负相关(当X的值增大(减小),Y值减小(增大)). 当|r|=1时,表示两变量为完全线性相关,即为函数关系. 当r=0时,表示两变量间无线性相关关系. 当0<|r|&

1 字符串处理函数 clc; clear all; str='My name is Robin.'; disp(str); %字符串的输出 str_size=size(str) %字符串的长度 str(:) %截取字符串的一部分 str2=str(end:-:) %字符串反序输出 str_ascii=double(str) %字符串的ASCII码显示 char(str_ascii) %以字符串显示 str3='大家好!'; %显示汉字 str3_ascii=double(str3) %显示汉字的

在command window中输入 >> profile on>> profile clear>> profile viewer 就会出现如下窗口 在将头所指向的位置输入需要测试的函数 按enter开始测试,最终会得到每行代码的运行时间

最近在进行一批来料的检验测试,一个个手动填写报告存图片太慢了,就有了种想要使用Matlab在分析完后数据可以自动生成PDF报告的想法,于是就去网上搜索了相关的资料,发现Matlab中文论坛上有xiezhh曾经发过的使用Matlab生成Word的一些功能代码.又看了些xiezhh别的帖子和一些别的小伙伴的补充,找到了相关代码,经过运行可以完美的实现功能,在此表示感谢. 其中蕴含了基本的表格操作(如合并单元格)和图片复制粘贴操作,对于我这次的需求已经是足够了,代码部分下面部分列出,其中添加了个人阅读

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

我们有时候在项目中需要将OpenCV中的cv::Mat导入MatLab进行分析与处理,那么如果把数据转过去呢,我们的做法是首先将cv::Mat导出为txt文件,或者是yml文件,请参见我之前的博客Write cv::Mat to a file. 导出的txt文件可以直接load进MatLab,如果数据是多维数组的话,只需用写几行代码来修改下即可,参见代码如下: // If the size of 'im' is m by n by k,then the loaded 'data' is m by

原文作者 : Satya Mallick 译者 : aleen42 原文  https://aleen42.gitbooks.io/personalwiki/content/translation/opencv_vs_matlab/opencv_vs_matlab.html  https://blog.csdn.net/lhbbzh/article/details/52049478   我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑.虽然,工具能够帮助你锻炼技能,但它们并不能使你成为一位能者(Cr

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定

传统的方式可以通过读取文件,然后处理字符串的方式对csv文件进行解析,在matlab中可以通过csvread函数读取csv文件,然后通过plot对数据进行显示,也可以对里面的函数进行分析: csv文件格式需要在两个数据直接用逗号隔开,如下所示: 2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3

FPGA与simulink联合实时环路系列—开篇 作为网络上第一个开源此技术,笔者迫不及待地想将此技术分享出来,希望大家多多支持.笔者从2011年接触FPGA以来,从各个方面使用FPGA,无论是控制.图像视频.IC前端验证.仿真测试,各个部分都有所触及,2015年第一次接触到FPGA与matlab的硬件在环实时仿真,就对感受到技术的强大,虽然这里面还有很到的问题,但是作为最强大的仿真验证工具Matlab与最强大的可编程器件的结合,做仿真测试很方便的,可直接通过matlab产生测试信号或者通过ma

System Generator入门笔记  [CPLD/FPGA] 发布时间:2010-04-08 23:02:09  System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具,它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中,可以在Simulink中进行定点仿真,可是设置定点信号的类型,这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别.并且可以生成HDL文件,或者网表,可以再ISE中进行调用.或者直接生成比特流下载文件.能够加快DSP系统的开发进度. 用Syst

源:TLD视觉跟踪算法 TLD算法好牛逼一个,这里有个视频,是作者展示算法的效果,http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html.下面这个csdn博客里有人做的相关总结,感觉挺好的,收藏了!下面有个Compressive Tracking的网址,提供的代码很少,但实时性很好,matlab代码下下来就能用. 以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980 TLD是一种算法的简称,原作

本文的最主要目的在于抛砖引玉,阿莫论坛真的是非常好的一个论坛,没有这个论坛,没有那么多这个论坛上的前人无私的奉献和热烈的讨论,我想我是怎么也无法入门四轴的控制的.只是论坛上已经很多年都没有看到过新东西了,大家都把自己的成果悄悄藏了起来,于是这么多年了,在商业四轴已经泛滥的今天,论坛上依然还停留在给PID调参数这种初级阶段,甚至就是这么简单的东西人们尽然会把它抱得那么紧,生怕别人学会了,只是你没有往出走一步真正的看下别人都做到哪一步了而已,我们不要做井底之蛙,大家团结起来共同进步才能带动中国四轴飞

物联网(IoT)的11大云平台:AWS.Azure.谷歌云.Oracle. 2018-11-06 14:02 云技术 关键词:物联网AzureGoogleSalesforce云计算 导读:现在,我们将介绍用于物联网(IoT)开发的最为顶级,最为推荐的平台.让我们开始吧! 现在,我们将介绍用于物联网(IoT)开发的最为顶级,最为推荐的平台.让我们开始吧! 目录 ⊙1.Thinworx8 物联网平台 ⊙2.Microsoft Azure物联网套件 ⊙3.Google Cloud物联网平台 ⊙4.IB

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我是看了这样的一个视频:http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html 然后在准备针对TLD视觉跟踪算法来个小的总结. 以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980 TLD是一种算法的简称,原作者把它叫做Tracking-Learning-Detection.搞视觉的人看到这个名字都会吓一跳,很ambitious的计划.是09年的工作,不算太久,不过也不太新.网上关于这个的资源其