噪声信道

BPSK是一种利用二进制数字基带信号控制载波相位的调制技术，其传输过程中保持载波的振幅和相位不变。BPSK信号的调制方法包括模拟法和键控法，其中模拟法使用双极性非归零信号，而键控法则无此限制。在解调过程中，采用相干解调技术，并通过多种信道传输，包括高斯白噪声信道、瑞利信道和莱斯信道，最终实现基带数据的恢复。仿真过程中包括产生可调速率的数字基带数据，进行BPSK和QPSK调制，以及绘制信噪比-误码率曲线和星座图。理论计算与仿真结果的对比分析，以及GUI界面设计展示工作成果。

无噪音的录音机信号。

本项目展示了PPM调制的超宽带信号在斯白噪声信道下的系统Matlab仿真。该仿真包含多个领域的智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等相关技术的实现与分析。

研究如何利用MATLAB对语音噪声信号进行处理。语音信号作为一种特殊的“复杂向量”，可以使用数字信号处理技术进行分析和处理。 数字滤波和频谱分析是数字信号处理的两个主要分支。数字滤波用于提取所需信号并抑制噪声干扰，可分为无限长冲击数字滤波器 (IIR) 和有限长冲击数字滤波器 (FIR)。频谱分析则通过快速傅里叶变换 (FFT) 对信号进行频域处理，分析结果以频率为坐标的谱线和曲线表示。 MATLAB 作为强大的数字信号处理工具，提供了丰富的函数库和交互式界面，如 FDATool 和 SPATool，可以方便地进行数字滤波器设计、信号时域和频域分析。 将语音信号视为离散向量，利用 MATLAB

消除网页里的广告、导航栏、版权信息这些“杂音”的方案还真不少，但这个用样式树来的思路，挺聪明的。尤其是你在做网页聚类或分类任务的时候，页面干净点，结果差异能拉开，模型也更靠谱。 同站点里的广告区、导航区其实都挺像的——样式、结构都差不多。它们就是天然的“噪声模板”。这个方法聪明地从样本页面里提取共性，构建出一棵站点样式树（SST），反向把这些共同部分标成噪声，清理掉，保留正文内容。 核心逻辑也不复杂：先抓一批页面，提取 DOM 样式，构成 SST；再用一种信息度量方法来判断哪些块“没啥信息量”，那基本就属于噪声块了。你可以理解成把网站结构“模板化”了，识别度更高，清洗也更稳定。 实验部分也挺实

在AWGN和BSC模型中，使用基于粒子的信念传播进行LDPC解码的信道噪声估计。本代码基于已发表的期刊论文，并进行了进一步改进，删除了参数\lambda以减少自由参数数量。虽然未经优化，PBP估算器仍可能在速度上存在一些限制。若要使用本代码，请引用我们在IEEE TCOM上发表的相关论文。详细引用包括以下论文：L. Cui、S. Wang、S. Cheng、M. Yeary，“使用基于粒子的信念传播的自适应二进制Slepian-Wolf解码”，通信，IEEE交易，59 (9)，2337-2342，2011年9月；S. Wang、L. Cui、S. Cheng、Y. Zhai、M. Yeary、

这个Matlab函数目前提供：1) 信号时域绘图和功率谱密度；2) 显示A-或C-加权前后的平均PSD及输出噪声。为了解释其功能，文中还包括了两个示例。代码基于理论来源：[1]运放噪声技术和技巧，[2]声学测量加权网络设计，[3]电声声级计规范，[4]IEC 61672-1:2002。

如果你在生物声信号，尤其是鸟鸣声这种复杂信号时，matlab 由频域变时域的代码-znote会帮你大忙。它的光谱时分解方法适用于提取那些在频域中不重叠的声音成分。简单来说，这套工具能帮你将声音信号从频域重建到时域，甚至还能分离和恢复重叠的声音。用znote_label找到信号中的各个成分后，znote_extract就能让你将这些成分单独提取出来。至于操作，zedit的 MATLAB GUI 也挺直观，操作上手没啥难度。，这套工具挺适合那些需要复杂生物声的场景，尤其是你需要精确分离时频成分时，效果还不错。另外，如果你对时域和频域的转换感兴趣，相关的资料也能帮你更好理解这些操作的背后原理。比如有

MATLAB语音处理的相关信息。

Matlab开发：瑞利衰落信道仿真。利用Matlab进行瑞利衰落信道的仿真研究。