Frequency Spectrum

频率域图像增强 傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建而不丢失任何信息。吉布斯现象（又叫吉布斯效应）：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲）进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰值越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时，该峰值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯现象。

一种关于PM海谱的Matlab仿真程序，效果很好，推荐新手学习（A Matlab simulation program for PM sea spectrum）。

利用MATLAB软件，画出了OFDM下的频谱图，展示了OFDM信号的频域特性。

动态频谱接入的博弈理论，是认知无线电圈子里一个蛮有代表性的思路。它不是光讲原理，还把用户怎么抢频段、怎么做决策这些都用博弈论撸了一遍，思路挺清晰，实操意义也不小。如果你碰上频谱资源不够用的项目，或者在做频谱调度相关的研究，建议认真看看这篇论文，尤其是它里面的策略模型和仿真部分，讲得还挺透。

高频交易的老司机都知道，《handbook_of_high_frequency_trading》算是 HFT 领域里一本比较全的手册了。知识点覆盖面蛮广的，从硬件、算法到监管，全都讲到了，挺适合技术开发岗拿来深挖策略原理的。 HFT 的技术基础说得还挺细。像低延迟网络、并发这些，书里不仅讲了概念，还提了不少实操建议。比如你想优化策略响应时间，看看他们怎么设计低延迟消息系统，就会有启发。 算法策略部分也值得一看。市场做市、统计套利这些套路讲得比较接地气，逻辑清晰，代码实现你可以自己拓展。尤其是事件驱动类策略，思路跟现在流行的事件流模型有点像，读起来挺有共鸣。 还有一块我觉得你别错过——市场影响和

认知无线电中的频谱感知：要求、挑战与设计权衡 随着无线服务需求的不断增长以及新兴无线设备和应用的涌现，对无线电频谱的需求显著增加。然而，传统频谱管理方法非常僵化，每个运营商仅被授予在特定频率范围内独占运营的权利。这种模式导致了频谱资源分配上的极大不灵活性。 频谱感知的重要性 近期的测量显示，许可频谱实际上很少能在时间和空间上连续利用。这一现象表明，当前所感知的频谱稀缺问题主要源于低效的固定频率分配，而非物理上的频谱短缺。因此，监管机构开始探索一种全新的接入范式，允许次级（未授权）系统机会性地利用未使用的主级（授权）频带，这些未使用的频段通常被称为“空白频段”。 为保护主级系统免受次级用户干扰的

信号与系统：时域频域分析及MATLAB软件的应用 在信号与系统的研究中，时域和频域分析是两种基本的分析方法。时域分析关注信号随时间变化的特性，而频域分析则分析信号在不同频率上的分布。MATLAB软件作为一种强大的计算工具，可以有效地实现时域和频域分析，提供丰富的函数库来处理各种信号和系统。 时域分析 时域分析通常通过图形表示信号随时间的变化。例如，正弦波、方波等信号可以通过MATLAB的内置函数绘制。时域分析对于理解信号的瞬时特性、周期性等非常重要。 频域分析 频域分析则通过傅里叶变换等技术将信号从时域转换到频域，揭示信号在不同频率上的组成成分。MATLAB提供了FFT（快速傅里叶变换）等函数

Composite Dual-Frequency Buck Converter提出了一种创新的复合双频Buck变换器，对其工作原理和性能特点进行了深入分析。该复合双频Buck变换器的高频部分由三电平Buck单元组成，而低频部分则采用两电平Buck单元。相比三电平Buck变换器，复合双频Buck变换器具有效率更高的优势，且其“隔直”电容体积更小。与传统双频Buck变换器相比，该复合双频Buck变换器在高频开关电压应力方面更低，输出滤波电感与滤波电容更小，并具备良好的动态负载响应能力。最后，在理论分析的基础上进行了实验研究，以验证其性能。

OFDM 频率域，基本上就是通过 MATLAB 来绘制 OFDM 信号的频率特性。你会用到`ofdmfrequencyplotm`这个脚本，它能帮你展示信号在频域里的表现。整个流程其实挺，先用ifft做调制，加点噪声模拟真实环境，再用fft做解调。最终，你会得到一个清晰的频谱图，看到 OFDM 信号的功率分布。OFDM技术在 4G、5G 甚至 Wi-Fi 中都用得蛮多的，使用这个脚本能让你更直观地理解它的工作原理。你可以通过调整参数，比如子载波数、循环前缀长度等，来观察信号的变化。如果你要更深入理解，也可以看下ofdmeqn.m，它是做频域的核心。总体来说，这个工具挺适合做快速验证的，能让你对

介绍了Matlab实现的归零码功率谱的源码。归零码是一种二进制信号编码方式，它在通信中有广泛应用。本示例代码演示了如何通过Matlab计算并绘制归零码信号的功率谱。具体过程包括信号生成、频谱分析以及绘制结果图。关键部分的代码如下： % 生成归零码信号 N = 1000; % 信号长度 fs = 1000; % 采样频率 signal = randn(1, N); % 随机噪声信号 % 计算功率谱 [pxx, f] = pwelch(signal, [], [], [], fs); % 绘制功率谱 figure; plot(f, 10*log10(pxx)); title('归零码功率谱');