实时信号

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m及其他m文件，无需额外文件。Matlab版本要求为2019b及以上。详细运行步骤：将文件放置当前Matlab文件夹，双击main.m运行即可获得结果。如需进一步仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

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)。

Impala 的查询速度是真挺快的，适合你那种要对超大表做实时的场景。你可以直接跑 SQL 语句，语法也比较友好，基本上 MySQL 那套你拿来就能用。而且它跟 Hive 是可以互通的，元数据共享，数据不重跑，效率直接拉满。 Impala 的交互式查询挺适合报表系统、实时看板之类的场景。你有个需求，比如用户点击报表要马上看到统计数据，用 Impala 准没错。SELECT COUNT(*) FROM logs WHERE event='click'，几亿行数据，几秒内就能出结果，体验贼丝滑。 和 Spark 的配合也蛮不错。你可以用 Spark 离线数据，结构整理好之后交给 Impala 做实

盲信号自适应算法挺有意思的，尤其在信号分离问题时，是在无线通信、音频和医学成像这类领域，经常需要用到。其实，核心思想简单，简单来说，就是在没有太多先验知识的情况下，通过一些巧妙的算法从混合信号中分离出独立信号。一个常见的算法就是独立成分（ICA），它通过非线性变换让信号尽量独立，关键点在于非高斯信号。在这个 MATLAB 代码中，你可以看到几个常用的自适应算法，比如FastICA和JADE。FastICA通过最大化负熵来快速实现信号分离，而JADE则是基于特征值分解的思路，挺适合用来分离信号的。要注意，这些算法的效果会受到数据质量、初始条件、学习速率等多方面因素的影响，所以调参是关键的。如果你

CheaperClicker 是个适合团队项目的小型数据库系统，简洁、实用。它的设计理念类似于 Kahoot，你可以用它来创建数字教室测验系统，学生通过手机实时回答问题，答案会实时展示在主屏幕上。系统的架构也挺简单，利用数据库的SortedSet存储分数，使用哈希来保存答案。这个项目适合用来做一些快速的原型验证，适合想要快速搭建在线答题系统的开发者。 如果你正在为课堂答题系统寻找方案，可以参考它的架构，尤其是实时更新机制，真的蛮实用的。 注意，如果你的用户量比较大，需要考虑进一步优化数据库和事件的效率，避免响应速度变慢。

Impala 的官方文档，内容挺全，讲得也比较细，适合你平时查资料或者搞性能调优时用。Impala 的实时查询能力还蛮厉害的，支持直接用标准 SQL查Hadoop里的数据，响应也快，查询写起来跟用普通数据库差不多，门槛挺低。Impala 的MPP 架构，查询的时候能并行，性能比老的MapReduce快不少，适合你需要快速出结果的时候，像做报表、搞数据就挺方便。和HDFS、HBase这些老朋友集成得也比较顺，支持的数据格式也多，像Parquet、Avro、ORC都能直接用，数据搬来搬去挺麻烦的，用 Impala 可以省不少事。嗯，查询的时候 Impala 还挺省事，数据基本都在内存里，低延迟，也

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。