Статьи и вопросы по тегу "ЦОС"

Рассмотрены 3 темы по основам цифровой обработки сигналов: активное шумоподавление, создание приложения в MATLAB, обработка на Raspberry Pi.

Рассмотрены 3 темы по основам цифровой обработки сигналов: АЧХ и ФЧХ, цифровые фильтры, КИХ и БИХ фильтры

Рассмотрены 3 темы по основам цифровой обработки сигналов: спектральный анализ, дискретная свёртка, линейные стационарные системы.

Рассмотрены 3 темы по основам цифровой обработки сигналов: приближение сигнала функцией, частотное представление сигнала, преобразование Фурье.

Автор статьи - Jun Kuroda, NEC.

Беспилотные и автономные подводные аппараты все чаще используются для картографирования морского дна, обнаружения подводных объектов и выполнения других подводных задач, для которых требуются гидролокаторы высокого разрешения.

Автор: Акаш Гописетти, MathWorks.

Проекты систем обработки сигналов часто имеют высокую вычислительную сложность из-за задействованных алгоритмов или приложений, требующих большого объема данных. Создание и моделирование таких сложных систем может занять много времени. Функциональное окружение Dataflow в Simulink позволяет сократить время моделирования. Эта функция ускоряет моделирование за счет автоматического разбиения модели на отдельные функциональные группы в Simulink и их параллельное применение с использованием ядер ЦП, доступных на главном компьютере.

В данной статье показано, как настроить Dataflow за три простых шага. Затем продемонстрируем Dataflow в действии на примере радиомодели и сравнивним время моделирования модели с на основе подситемы Dataflow и без неё.

ЦИКЛ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ ПО ТЕМЕ: «ИССЛЕДОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ И ЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛОВ С РЕГУЛЯРНОЙ СТРУКТУРОЙ»

Целью выполнения цикла практических занятий является закрепление навыков расчета параметров, характеризующих свойства сигналов с регулярной структурой (индекса модуляции, ширины спектра сигнала и т.д.), приобретение практических навыков в измерении временных и спектральных характеристик сигналов с регулярной структурой.

На университетской онлайн-платформе LETIteach открылся онлайн-курс по цифровой обработке сигналов на MATLAB, разработанный доцентом факультета компьютерных технологий и информатики - Дмитрием Михайловичем Клионским.

Этой весной в одном из самых престижных научных издательств Springer Nature Switzerland вышел сборник Advances In Signal Processing.
Четвертую главу сборника открывает совместная работа инженеров ЦИТМ Экспонента и сотрудников кафедры Инфокоммуникаций и Радиофизики ЯрГУ.

Прототипирование моделей РЛС с модельно-ориентированным проектированием:

• Генерация сигналов
• Моделирование радиотракта
• Антенная система
• Цифовая обработка сигналов
• Траекторная отработка
• Моделирование внешних условий

Описание плейлиста "Основы ЦОС", содержащего обучающие видео по теории цифровой обработки сигналов, а также практические примеры в MATLAB.

Конспект лекций соответствует основным разделам курса дисциплины «Цифровая обработка сигналов» направления бакалаврской подготовки 09.03.01 и 09.03.04.

Рассмотрены теоретические основы и описания базовых алгоритмов и программ цифровой обработки: быстрого преобразования Фурье, разложения сигналов в действительный и комплексный ряд Фурье, цифровой фильтрации, корреляции, линейной свёртки. Описаны приёмы решения сложных задач путём комбинации нескольких базовых алгоритмов цифровой обработки сигналов. Рассмотрены основы анализа нестационарных сигналов и очистки сигналов от шумов на базе преобразования Гильберта-Хуанга.

В этой статье я постараюсь объяснить, что же все-таки выдает в качестве результата fft (Fast Fourier transform) на примере MATLAB (и в качестве бонуса проведу небольшой ликбез по этому весьма полезному, на мой взгляд, языку).

В этом примере мы проверим, что основная (наименьшая) частота камертона составляет 440 Гц. Для этого будем использовать микрофон и звуковую карту, чтобы записать звуковые данные. А после применим к ним операцию БПФ и найдем частоты камертона. Начнем с записи двух секунд звукового сигнала на одном из каналов звуковой карты. Так как основная частота камертона составляет 440 Гц, то можно выбрать наименьшую частоту дискретизации, равную 8000 Гц.
Затем установим камертон рядом с микрофоном, придадим ему вибрацию и запустим сбор данных. Данная сессия сбора данных описана ниже.

Данный пример демонстрирует, как использовать системный объект COMM.EVM для измерения величины векторной ошибки (EVM) при симуляции передатчика стандарта IEEE® 802.15.4 [ 1 ]. IEEE 802.15.4 - это основной документ спецификации ZigBee.

В этом примере мы проверим, что основная (наименьшая) частота камертона составляет 440 Гц. Для этого будем использовать микрофон и звуковую карту, чтобы записать звуковые данные. А после применим к ним операцию БПФ и найдем частоты камертона. Начнем с записи двух секунд звукового сигнала на одном из каналов звуковой карты. Так как основная частота камертона составляет 440 Гц, то можно выбрать наименьшую частоту дискретизации, равную 8000 Гц.
Затем установим камертон рядом с микрофоном, придадим ему вибрацию и запустим сбор данных. Данная сессия сбора данных описана ниже.

Данный пример демонстрирует применение адаптивных фильтров для ослабления акустического шума в системах активного шумоподавления.

Данный пример демонстрирует, как использовать системный объект COMM.EVM для измерения величины векторной ошибки (EVM) при симуляции передатчика стандарта IEEE® 802.15.4 [ 1 ]. IEEE 802.15.4 - это основной документ спецификации ZigBee.