双混频时差原理的Matlab仿真
双混频器是一种常用的电子设备,用于测量信号之间的相对时差。在本文中,我们将使用Matlab进行双混频时差原理的仿真,并提供相应的源代码。
双混频器的基本原理是通过将待测信号与两个参考信号进行混频,然后比较混频后的信号之间的相位差来计算时差。下面是实现双混频时差原理的Matlab代码:
% 参数设置
fs = 1000; % 采样率
f1 = 10; % 待测信号频率
f2 = 15; % 参考信号1频率
f3 =
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双混频时差原理的Matlab仿真
双混频器是一种常用的电子设备,用于测量信号之间的相对时差。在本文中,我们将使用Matlab进行双混频时差原理的仿真,并提供相应的源代码。
双混频器的基本原理是通过将待测信号与两个参考信号进行混频,然后比较混频后的信号之间的相位差来计算时差。下面是实现双混频时差原理的Matlab代码:
% 参数设置
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全国大学生FPGA创新设计竞赛:FPGA—相位干涉仪测向算法
1.项目总体及相位干涉仪测向概述 根据调查发现,对于一些特定信号的快速精准定位一直是世界性难题。不仅仅是对某些会给国家和社会带来严重安全威胁的非法信号的定位跟踪,还可能是对紧急情况下的搜求信号的精确定位。 相位干涉仪测向算法顾名思义是利用无线电信号到达测向天线的相位信息来进行测向的,这种算法不受信号强度衰减的影响,与振幅法相比具有更高的测向精度,但是一维单基线相位干涉仪测向算法可能会产生对称模糊,会具有多个定位角度。 本项目信号源的产生采用自研的以Artix7核心板为主控并集成AD9361的硬件平台实现,由
线性调频信号的去斜处理和混频的MATLAB实现
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【数字信道】数字信道化技术仿真(先混频再滤波)【含Matlab源码 3397期】
数字信道化技术仿真(先混频再滤波) 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!
双混频时差原理的MATLAB仿真
本文将介绍使用MATLAB进行双混频时差原理的仿真。其基本思路是在两路信号上施加相同的参考信号,并通过调节参考信号的相位差来获得两路信号之间的时间差。然后,我们将两路混频后的信号进行低通滤波(通常采用一个带宽较小的低通滤波器),得到幅度比。我们可以通过修改代码中的参数来模拟不同的情况,例如改变输入信号的频率、采样率等。这为我们研究双混频时差技术提供了便利的工具。接下来,我们需要生成一个参考信号。那么,第二路信号相对于第一路信号需要有10个采样点的延迟。至此,我们完成了双混频时差原理的MATLAB仿真。
【FPGA+DMTD】基于FPGA的双混频时差(DMTD)测量仪verilog实现
双混频时差(DMTD)原理,整个系统包括如下:1. 输入:两个有相位噪声的10MHz正弦信号。2. 输出:互方差(Cross-Variance)和互频谱(Cross-Spectrum)3. 信号处理过程: 如图1所示,输入信号经功分器(Splitter)分成两路,分别经ADC模数转换器输出到数字下变频器DDC,DDC内的数控振荡器NCO产生10MHz正弦和余弦信号将输入信号下变频为同相(I)和正交(Q)两个拍频信号,经过抽取和滤波输出到鉴相器(Phase D...
【信息科学与工程学】【物理/化学科学和工程技术】知识体系073——电学基础04
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【语音去噪】傅立叶变换语音降噪混频【含GUI Matlab源码 297期】
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Matlab混频代码-chiyuan:chiyuan
Matlab混频代码 chiyuan Projects: 自己做的项目和一些有趣的实验, 包括: 分类、回归与图像生成的练习与实验 地平线实习期间的项目代码, 包括手部ldmk, 手部检测器, 面部表情识别等 Matlab_Code: 本科期间学习图像处理的代码笔记, 包括: 一些基本图像算法的实现,如JPEG、直方图均衡、滤波 一些小练习,如形态学处理、skin分割等 工具脚本: 存放一些自己写的Py和Shell简单脚本包括: login.py: 使用Selenium自动登录校园网; google_trans_helper.py: 调整google翻译换行混乱; get_frame.py: 用于视频定区间抽帧; 使用darknet时的一些辅助脚本如数据格式转换, 绘制训练曲线脚本等. 简单爬虫代码(仅通过xpath或者正则表达式) 机器学习: 存放自己学习ML和DL基础时的代码笔记,包括: 基本ML算法的Python实现和Sklearn实现
matlab 代码实现 信号 数字 变频
matlab 代码实现 信号 数字 变频, 并画图 可观察结果 清晰易懂
混频因子模型matlab代码-computervision-siamdw:使用FocalLoss和HingeLoss更新了SiamDW
混频因素模型 matlab代码用于实时视觉跟踪的具有铰链损失的 Siamese 网络 介绍 Siamese 网络因其平衡的效率、准确性和速度而在视觉跟踪领域非常受欢迎。 但是,这些跟踪器中使用的骨干网络仍然是经典的 AlexNet,它没有捕获现代深度神经网络的功能。 我们通过以下方式提高全卷积孪生跟踪器性能的建议: 使用 Hinge 损失函数提高 SiamDW 实现的性能 主要结果 结果基于 CIRResNet22-RPN 模型,使用更简单的损失函数(逻辑损失),而不是我们的铰链损失函数 VOT 和 OTB 的主要结果 楷模 VOT16 VOT17 VOT18 物流损失 0.331 0.376 0.294 铰链损失(我们的) 0.312 0.318 0.322 焦点损失(我们的) --- --- --- 环境 初始环境:GPU:NVIDIA .GTX 1050 高级环境:代码使用 Ryzen 5 1600x 6 core 12 thread CPU @ 4.20GHz RAM:16GB GPU:NVIDIA .RTX2060 训练 数据准备 有预处理的数据集VID 、 YTB 、
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