FM信号

这段Matlab代码展示了信号如何进行频率调制（FM）和反调，同时分析了在不同信噪比条件下反调性能的比较。

在电信和信号处理领域中，频率调制（FM）通过改变载波的瞬时频率来传输信息，与幅度调制不同，FM保持载波幅度恒定。在模拟应用中，载波瞬时频率与输入信号幅度成正比。

这些Matlab文件演示了如何使用ammod和fmmod函数执行AM和FM调制，并将结果保存为.wav格式文件。此外，文件还包括原始信号、调制信号和解调信号的频谱和时域图。

经验模式分解是一种技术，用于将给定信号解析成一组称为本征模式函数的基本信号。它是希尔伯特-黄变换的基础，同时包括希尔伯特谱分析和瞬时频率计算。现已改进的算法可输出一组AM/FM调制信号。使用该技术时，只需提供输入信号，设定分辨率约为50分贝，步长值小于等于1（通常为1）。

通过《FM调制解调系统设计与防真》的课程设计，掌握通信原理中模拟信号的调制和解调、数字基带信号的传输、数字信号的调制和解调，模拟信号的抽样、量化和编码与信号的最佳接收等原理。应用原理设计FM调制解调系统，并对其进行防真。

语音合成代码matlab - Signal Analysis Using AM-FM Model 将演示如何在MATLAB中使用AM-FM模型进行信号分析。AM（幅度调制）和FM（频率调制）模型是信号分析的重要工具，可以有效提取信号中的调制特性。此代码实现了对信号的合成、分析与处理，包括调制信号的生成、解调以及频谱分析等步骤。 代码中，我们将通过生成AM-FM调制信号来模拟真实的语音信号。用户可以直接将此代码应用于实际的语音信号处理中，通过调整参数来观察信号的频谱变化，并理解AM-FM模型如何在信号处理中发挥作用。 主要步骤：1. 创建AM信号和FM信号。2. 使用傅里叶变换分析信号的频谱特征

这是一个关于AM和FM调制在Matlab开发中的代码示例。AM（Amplitude Modulation）和FM（Frequency Modulation）是无线电通信中常见的调制技术，通过这些技术可以调节信号的振幅和频率。Matlab提供了强大的工具集，可以用来模拟和分析这些调制技术的性能。这些技术在通信和信号处理中具有重要应用，特别是在无线电和音频传输中。展示如何使用Matlab编写和优化AM和FM调制的代码，以及如何应用这些技术来改善信号表示和传输的效率。

初步回归法MATLAB代码，这是一个精选的优秀机器学习框架、库和软件列表（按语言分类）。灵感来自awesome-php。如果您希望为该列表做出贡献，请通过请求或与我联系。此外，不建议使用列出的存储库情况包括：存储库所有者已明确表示“未维护此库”或长时间（2〜3年）未提交更新。更多资源：访问免费可下载的机器学习书籍列表，免费在线机器学习课程列表，数据科学和机器学习博客列表，以及参加的免费聚会和本地活动列表。

因子分解机的建模方式，挺适合那种特征多但又稀疏的数据，像推荐系统、CTR 预测那类场景，用起来蛮顺手的。尤其是特征交叉这块，FM 的逻辑比自己手动构造组合强多了，不容易过拟合，训练也快。 FM 因子分解机的核心思想，是把特征之间的交互关系转成向量内积计算。你只要给每个特征分配个低维向量，模型就能自动学出它们之间的“默契”。嗯，挺像矩阵分解那一套，但又比它通用得多。 比如在广告点击率预测中，常见特征像Country、Day、Ad_type，用一热编码后，直接丢进 FM 就行。模型能自动算出Country=USA和Ad_type=Movie是不是容易一起出现，响应也快，精度也不错。 还有个小技巧：

无噪音的录音机信号。