白色信号

请参考以下链接获取更多详细信息：http://dsp.stackexchange.com/questions/7678/determining-the-whiteness-of-noise。演示如下：白色信号测试结果如下所示：[h,p,R]=white_test(((filter([1], rand(1e3,1)))))，其中 h = 0, p = 1, R = 455。非白色信号测试结果如下所示：[h,p,R]=white_test(((filter([1 .3], [.4 0.3], rand(1e3,1)))))，其中 h = 1，p = 0，R = 2e3。

无噪音的录音机信号。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

反卷积与信号恢复是信号处理技术中一项理论挑战性强的领域。该领域的内容主要分为三个方面：理论基础、一维信号反卷积以及图像恢复。随着技术的进步，这些技术正在逐步深化与发展。

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。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

Prony 方法是基于 MATLAB 的经典算法，适用于信号和系统建模。它通过对信号进行分解，可以提取出系统的自然频率、阻尼比等重要参数。对于需要进行时域的工程师来说，Prony 方法有用。它的模型运用简便，代码实现也比较直观，适合一些复杂的信号数据。如果你在做一些如振动、故障诊断等相关工作，Prony 方法能够你从数据中提取有价值的信息。 它的优点之一是适用于非周期信号的分解，尤其在有噪声的信号时效果也不错。不过，使用时要注意，数据的质量对结果影响比较大，预工作做得好，效果会更佳。 如果你有 MATLAB 的基础，可以直接用 MATLAB 的 Prony 工具箱，里面已经了不少例子和函数，挺

使用 MATLAB 程序实现雷达信号处理中的脉冲压缩、动目标显示和动目标检测，提高雷达系统对动目标的探测和跟踪能力。

这本手册详细介绍了如何使用matlab进行信号处理。