时延信号分析

超声波时延信号分析任务报告详细要求可参见《685505869_1_过程参数检测作业2.doc》。以下为文件内容摘要：1) 假设超声波顺流传播信号（Sensor1发射，Sensor2接收）可表达为：MHz（超声波频率），秒，信号长度为秒。对信号进行Matlab采样，采样频率为1GHz下的波形；2) 超声波逆流传播信号（Sensor2发射，Sensor1接收）可视为顺流传播信号的延时版本，延时为逆流信号与顺流信号间的时间差。详细数学符号请参考doc文件。

使用MATLAB编写代码，对线阵中两个阵元之间的时延进行估计。分别介绍了基本互相关和广义互相关的估计方法，并提供详细的代码解析。更多内容请访问我的个人主页博文。

利用CAIDA提供的大量数据样本，重点分析网络中瓶颈时延的特征。首先统计关键路径中的时延情况，发现超过80%的路径存在瓶颈时延。进一步量化分析表明，瓶颈时延导致网络直径相近路径的时延存在显著差异。其次，对网络时延和瓶颈时延两端的IP地址地理位置进行统计，发现它们具有显著的地理分布差异。最后，研究分析了瓶颈时延的产生原因，结果显示在远距离传输中，传播时延是主要因素；而在近距离传输中，排队时延则起关键作用。

这是个MATLAB 广义互相关计算时延的m文件，直接调用，十分方便。只需调用该脚本即可计算信号间的时延，非常适合需要精确时延分析的应用。赶快下载吧，让我赚点积分，哈哈。

利用Matlab/Simulink完成DPSK和OQPSK信号的仿真分析，并比较它们的性能。深入理解相移键控的基本原理，以及解调系统在不同调制方式下的表现。通过掌握各个模块之间的关系和系统参数，全面应用Matlab/Simulink软件，将理论知识与实际应用结合，精通DPSK和OQPSK信号的调制和解调过程。

用户行为的二相编码信号性能这一块，Hive 配合 SQL 来搞还是挺顺手的。尤其某天某商品的购买或者浏览比例，用behavior_type过滤一下，再按visit_date查，思路清晰。嗯，代码也不复杂，像下面这样： select count(*) from bigdata_user where visit_date='2014-12-11' and behavior_type='4'; 数据搞清楚了，接下来怎么优化性能？下面这篇文章讲得挺细：《Hive 二相编码信号性能与问题总结》。讲了不少坑，比如信号冗余怎么、查询延迟怎么调优这些，适合你边看边试。

Matlab环境下的信号分析与处理是一门重要课题，涵盖了多种信号处理技术及其应用。这些技术不仅限于理论，还包括实际应用案例，有助于理解和应用实际工程中的信号处理问题。

这段简洁的代码可以自动识别信号中的主要峰值，并计算其位置、半峰宽以及面积。 用户无需设置任何参数，程序将直接返回一个矩阵，其中每一行代表一个峰值，各列依次为：峰值编号、峰值Y值、峰值X值、半峰宽、峰面积。

Matlab音频信号合成和分析的代码生成工具，用于产生并保存音频信号，包括单频音调信号、单频线性调频信号和LFMCW啁啾信号。详细教程请扫描微信二维码获取。

要是你正在找一个既实用又深刻的乳腺癌检测工具，多重分形这个方法可以说是个不错的选择。它通过乳腺组织的微波信号数据，能揭示肿瘤的形态特征，尤其是能有效区分良性和恶性肿瘤。研究中使用的BRATUMASS系统，利用微波信号的差异来提取肿瘤的位置和特征，了一个全新的诊断视角。多重分形的最大优势在于它能够从不同尺度和维度复杂的结构，看到肉眼看不见的细节。简而言之，研究者发现，乳腺癌肿瘤的恶性程度越高，信号的复杂度和不规则性就越，使用这种方法，能精准捕捉到这些微妙的变化，进而提高诊断的准确性。如果你正在做类似的医学影像，或者对MATLAB的信号感兴趣，这个多重分形的思路可以参考一下。