干扰功率

使用Matlab分析噪声干扰对雷达烧穿距离的影响，并绘制干扰功率曲线。

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

Matlab中功率谱分析提供了深入理解信号频率组成和功率分布的工具。通过利用pwelch、fft、psd等函数，可以提取信号的频率信息，生成功率谱图，用于识别信号中的模式和特征。

Waterfilling.m 是一个好用的 MATLAB 工具，主要用于根据子载波数目和总功率，来分配子信道的功率。使用这个工具，你可以轻松地进行功率分配，并且能生成相应的功率分配图。这对于做 OFDM 或其他通信算法的仿真研究有用。嗯，代码逻辑简单，运算速度还挺快的，适合你在调试或仿真过程中使用。如果你需要做类似的功率分配，这个资源挺适合你。 不过要注意，虽然工具简单，最好还是对 MATLAB 有一定的了解，这样能更好地发挥它的优势。，这个工具是个实用的小帮手，适合无线通信方面的项目。

MATLAB开发中的带干扰MVDR波束形成器。这种波束形成器专为处理干扰情况下的信号优化。

在处理线性调频信号LFM时，固定移动频率干扰是一个需要解决的重要问题。

高速铁路的弓网系统干扰问题，听起来有点冷门，但研究起来还挺有意思的。无线电干扰场强的频率特性搞明白了，对你做通信系统设计会有不小的。研究里用到了数理统计，比如最大似然估计，还有Kolmogorov-Smirnov 检验，这些都算是概率分布的常用武器。数据扎实，结果靠谱。干扰强度用大量实测数据得出，挺细致。你要是做通信误码率相关的优化，用上这里的干扰概率模型，能帮你更合理地预估信号场强需求。尤其是在高干扰场景下怎么保证通信质量，这篇文章讲得还算清楚。嗯，里面还结合了MATLAB建模，模拟误码率变化，适合你边看边跑代码验证。像那种OFDM 系统误码率模拟的技巧，你可以参考下这篇。想深入了解最大似然

想做功率谱吗？MATLAB 了一系列强大的工具来帮你轻松搞定。比如，periodogram函数就是一个挺好用的工具，基于 FFT 方法，能快速估算周期图，适合平稳信号。如果你想要更平滑一些的结果，pwelch函数就能帮你通过分块平均法降低噪声。不过，别忘了，在不同信号时，选择合适的窗口函数和方法重要。使用mtsprd方法，能让多窗函数提高估计精度。更有意思的是，MATLAB 还能让你通过命令来绘制功率谱图，频率成分，理解信号特点哦！所以，如果你正在做信号，不妨试试这些工具，效果不错，尤其是在信号上会有。

MATLAB中的DFT源代码演示-功率谱和功率谱密度（PSD）这是展示如何实时计算功率谱（PS）和功率谱密度（PSD）的演示。我们直接使用DFT（或FFT）计算功率谱。使用MATLAB函数周期图来计算功率谱和功率谱密度。观察到：（1）功率谱等于DFT绝对值的平方。 （2）功率谱中所有功率谱线的总和等于输入信号的功率。 （3）PSD的积分等于输入信号的功率。通过周期图获得的PSD是等效噪声功率谱密度（ENPSD）。可以看到ENPSD与PS的相关系数为1 / T，等于频率分辨率或频率间隔。应当注意，功率谱是离散序列或离散连续自变量函数，而ENPSD是非离散连续自变量函数。为了强调这一点，我将茎用于