用ＭＭＳＥ方法抑制白噪声

利用小波变换领域实现图像噪声抑制是一种高效的方法。与传统的傅立叶分析相比，小波分析具有更好的局部化特性，可在时域和频域同时精确处理噪声。

高斯白噪声，嗯，说白了就是一种随机的噪声信号，常用来模拟现实世界中各种信号的噪音。在 MATLAB 中，生成高斯白噪声其实挺，你只需要利用randn函数就能搞定。这函数默认生成标准正态分布的随机数，均值是 0，标准差是 1。你还可以通过调整这些参数，来得到不同的高斯噪声。 比如，下面这段代码就能生成一个标准的高斯白噪声信号： %生成高斯白噪声 f = 1:1:1000; %频率数组 K = 0.2 * randn(1,1) - 0; %生成高斯白噪声 P = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f); A = sqrt(2*P); xifft = ifft(A); realx = re

以下是matlab生成高斯白噪声的两个函数的详细总结。

PARCS MATLAB 代码用于通过成对自适应回归累加器 (PARCS) 检测多个变化点。该代码提供示例和演示，用于评估 CUSUM 和 PARCS 在不同噪声类型下的性能。代码使用 GPLv3 和知识共享署名许可证发布。

脉搏信号分析 1. 设计滤波器： 使用适合的滤波器去除脉搏信号中的噪声，实现噪声抑制和基线纠漂。 2. 时域分析： 进行波形特征检测，识别脉搏信号中的关键特征，如峰值和周期。 3. 功率谱分析： 对去噪后的脉搏信号进行功率谱分析。 计算信号的功率谱、功率谱峰值以及峰值频率，提供频域特征以辅助分析。 该步骤全面涵盖了脉搏信号的预处理、特征提取与频域分析，是脉搏信号处理的基础流程。

这是一种新的高斯白噪声matlab代码，包括培训和测试的全新方法。该方法集成了批量归一化（PyTorch），通过合并所有的'Conv+BN'（或'TConv+BN'）层到单一的'Conv'（或'TConv'）层来优化模型。

在MATLAB中，SP工具箱Scilab的第一个功能是SINAD的计算。SINAD用于衡量通信设备信号质量，其计算公式为：SINAD = P(signal) / (P(noise) + P(distortion))。在Scilab中，需要创建与MATLAB相同功能的函数，确保准确计算信号和噪声失真比。输入变量包括：n，p（cos函数幅度），q（一次谐波幅度），r（加性高斯白噪声幅度），输出参数为：x和y，其中x为无噪声输入，y包含加性高斯白噪声。执行此代码时，请调用相应函数，并指定所需的n，p，q，r值。

这是一个使用Matlab R2020a编写的音乐生成器程序，专门制作了基于真人快打主题歌的10秒音频剪辑。在macOS Mojave上成功测试。您只需在Matlab中打开.m文件并运行，即可生成不同版本的音乐文件，包括原始版本“MortalKombat.wav”、添加高斯白噪声的版本“MortalKombatWithNoise.wav”和经过低通滤波器处理的版本“MortalKombatFiltered.wav”。同时还生成了这些音乐作品的时域和频域成分的频谱图。详细使用说明请参考项目描述。

BPSK是一种利用二进制数字基带信号控制载波相位的调制技术，其传输过程中保持载波的振幅和相位不变。BPSK信号的调制方法包括模拟法和键控法，其中模拟法使用双极性非归零信号，而键控法则无此限制。在解调过程中，采用相干解调技术，并通过多种信道传输，包括高斯白噪声信道、瑞利信道和莱斯信道，最终实现基带数据的恢复。仿真过程中包括产生可调速率的数字基带数据，进行BPSK和QPSK调制，以及绘制信噪比-误码率曲线和星座图。理论计算与仿真结果的对比分析，以及GUI界面设计展示工作成果。