信号检测算法的MATLAB仿真：能量检测、循环平稳检测和匹配滤波检测

最新推荐文章于 2025-05-31 18:24:47 发布
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本文介绍了无线电通信中的三种信号检测算法：能量检测、循环平稳检测和匹配滤波检测，并提供了MATLAB仿真代码。通过比较阈值与信号特征，这些算法用于判断信号存在、周期性和匹配性，适用于信号识别和定位任务。

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信号检测算法的MATLAB仿真：能量检测、循环平稳检测和匹配滤波检测

在无线电通信中，信号检测是一项重要的任务，它用于检测和识别接收到的信号。在本文中，我们将介绍三种常用的信号检测算法：能量检测、循环平稳检测和匹配滤波检测，并提供相应的MATLAB源代码进行仿真实现。

  1. 能量检测算法
    能量检测算法是一种简单而有效的信号检测方法。它基于信号的能量特征进行判断，通过比较接收到的信号能量与事先设定的阈值来决定信号的存在与否。

以下是能量检测算法的MATLAB源代码示例：

% 设置参数
threshold = 0.5; % 能量检测阈值

% 生成接收到的信号
signal = randn(1,
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基于MATLAB的信号能量检测算法仿真
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-23 1644
通过以上的代码实现，我们可以对信号的能量进行计算和判断，以便后续的通信过程。信号能量检测算法是一种非常简单、易于实现的检测技术。因此，对于一个含有信号和噪声的信号，我们可以通过计算信号的能量来判断信号是否存在。信号能量检测是无线通信领域中最常用的检测技术之一，其用于检测和判决信号中是否存在通信信号。当信号能量大于一个预设的阈值时，我们可以判断信号是存在的。在这个例子中，我们将阈值设置为信号能量的平均值。首先，我们需要生成一个含有信号和噪声的信号。得到含有噪声的信号后，我们需要计算信号的能量。
【信号检测】认知无线电的信号检测算法matlab仿真:能量检测，循环平稳检测，匹配滤波检测
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
07-02 2518
能量检测法是一种较为简易的信号检测算法，又称为功率检测算法，信号的功率检测属于信号的非相关检测， 信号的循环平稳特征是指数字基带信号的调制信号所表现出的循环平稳特征，这种循环平稳特征其主要表现为调制信号的各种统计参数呈现周期性的变化。基于信号的循环平稳特征的检测方案，其基本结构如下图所示： 从图1的结构图可知，基于循环平稳特征的检测方案，首先对于高斯白噪声信道，其时域表达式如下所示： 通常情况下，可...
【亲测免费】 探索循环平稳信号的利器：MATLAB循环谱算法实现
gitblog_09762的博客
10-17 1031
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802.11a接收信号的能量检测
最新发布
weixin_41230430的博客
05-31 692
能量检测是IEEE 802.11a接收端帧检测过程的第一步，用于判定接收信号中是否存在足够强的信号能量，值得后续模块启动进一步处理（如短训练符号的相关检测、频率同步等）。 在接收机看来，能量检测 (Energy Detection, ED) 是 分组检测 链路的第一道“守门人”——它用极低的硬件代价把持续的 ADC 采样流分成“可能有帧”与“肯定是噪声”两种区段。只有当 ED 判定“有帧能量”时，后级的 STF 周期相关器、粗 CFO、LTF 定时器 才被唤醒，从而显著降低功耗与运算量。基本思想：对接收信号
基于matlab实现随机性信号检测（能量检测器）
m0_57702748的博客
07-26 772
随机性信号检测是一种常用的信号检测方法，其中能量检测器是一种简单且常见的实现方式。在随机性信号检测中，我们的目标是判断接收到的信号是否包含特定的随机信号。能量检测器基于信号的能量来进行判断。它通过计算接收到信号的功率或能量，并与一个预先设定的阈值进行比较。如果接收到的信号能量超过阈值，则判定为目标信号存在；否则，判定为目标信号不存在。能量检测器的设计相对简单，且对于大部分随机性信号都可以有效地工作。然而，它也存在一些限制。首先，能量检测器对于噪声的敏感性较高，当噪声水平较高时，可能会导致误判。
【能量检测】基于matlab的信号能量检测算法仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-06 8348
能量检测方法，即将接收到的模拟信号变为数字信号后，通过FFT变换，然后再进行，在现有的通信系统中，通常为ASK、PSK、FSK、QAM等，它们都由数字基带脉冲对周期性载波的参数进行调制。采样频率fs =100Hz,，载频fc=30Hz，码率f0= fs/20。 取信噪比SNR为-20，-10，0，其仿真结果如下所示： SNR=-20db SNR=-10db SNR=0db 当噪声较少时，能量检测法可以明显感知授权用户的存在。当低信噪比的情况下，能量检测法已不能准确探测授权用户信号是否存
m认知无线电信号检测算法matlab仿真,能量检测,循环平稳检测以及自相关检测
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
11-20 3222
频谱感测是认知无线电的一项关键技术。我们将频谱感知作为一个分类问题，提出一种基于深度学习分类的感知方法。我们归一化接收信号功率以克服噪声功率不确定性的影响。我们使用尽可能多的信号以及噪声数据来训练模型，以使训练后的网络模型能够适应未训练的新信号。我们还使用迁移学习策略来提高实际信号的性能。进行了广泛的实验以评估该方法的性能。
CRSystemInMatlab.rar_feature detection_匹配检测_匹配滤波检测_循环平稳检测_能量检测MA
07-15
本压缩包文件"CRSystemInMatlab.rar"提供了一些关于CR系统中常用的物理层检测算法的资料，包括匹配滤波检测、能量检测和循环平稳特征检测。下面将详细解释这些概念，并结合MATLAB的应用进行阐述。 1. **匹配滤波...
基于匹配滤波的眼底视网膜静脉血管检测算法matlab仿真+代码仿真操作视频
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【提供操作视频】基于top-hat变换和匹配滤波算法的眼球视网膜静脉血管检测matlab仿真
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【模式识别】信号检测实验及MATLAB仿真
业精于勤，荒于嬉
05-08 1263
一、 参数 高斯噪声均值u=0u = 0u=0，方差σ=1\sigma = 1σ=1； 脉冲信号幅度a=5a = 5a=5，信号长度signal_len=1E6signal\_len = 1E6signal_len=1E6； 脉冲信号中0的出现概率为p0=0.418p0 = 0.418p0=0.418，1出现的概率为p1=0.582p1 = 0.582p1=0.582。 二、 信号及噪声波形 1. 高斯噪声信号 图1 时域波形 图2 统计分布 2. 随机脉冲信号 图3 时域波形 图4 统计分布
信号检测与估计部分算法MATLAB仿真程序
03-13
基于贝叶斯准则的信号检测，基于最小平均错误概率的信号检测，基于最大后验概率的信号检测，基于极小化极大准则下的信号检测，基于奈曼-皮尔逊准则的信号检测，基于最大似然准则的多元的信号检测，基于经典贝叶斯准侧的信号参量估计，线性最小均方误差估计，最小二乘估计，信号频率的最大似然估计
信号检测MATLAB
11-27
、国王囚犯问题 算法： 囚犯共有100人，把他们分为3类：第一天被抽到的人，称为解放者，状态值为2；出去过的人，状态值为1；没有出去过的人，状态值为0。使用矩阵pri来存储他们的状态，不同状态的人具有不同的任务，假设灯的初始值为state=0，即为关。对于解放者，由于他第一天被抽到，他需要将灯的状态state改为1，同时将计数器count（初值为0，表示100人中去过院子的人数）加1，如果以后他再被抽中，他的任务是观察灯的状态，如果state=0，就把state改为1，同时将count加1，如果state=1则什么都不改变。对于出去过的人，被抽到之后什么也不做。对于没有出去过的人，他需要观察灯的状态，如果state=1，就把state改为0，同时将自己的状态调整为1，表示已经去过院子，如果state=0，则什么也不做。每抽到一个人计数器num（统计所用的天数）就加1，如果count=100则表示100人都已经到过院子了，此时任务完成，num的值即为所用的天数。重复仿真10000次，对num取平均值z，就可以得出平均需要多少天了。
Massive MIMO信号检测算法matlab仿真程序.zip
07-07
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容： Massive MIMO信号检测算法matlab仿真程序.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
MIMO信号ZF检测算法MATLAB仿真程序
04-22
用MATLAB进行MIMO检测算法中的ZF检测算法仿真，可进行天线数量设置。
matlab app_designer 实现DTMF信号生成与检测仿真（某山大学课设）
07-08
只作参考用，使用数字正弦波震荡器产生双音dtmf信号，并且加入高斯噪声模拟信道传输，采用数字匹配滤波器原理（Geortzel 算法）对信号进行接收。
信号检测的概率仿真与MATLAB实现
PixelEnigma的博客
09-17 748
接下来，我们根据设定的阈值对接收到的信号进行检测，并计算检测概率、漏检概率和虚警概率。需要注意的是，上述代码中的仿真结果仅仅是一次仿真的结果，并不代表真实场景下的准确概率。漏检概率（Miss Probability）：也称为误拒概率（False Negative Probability），表示接收机没有检测到实际存在的信号成分的概率。检测概率（Detection Probability）：也称为命中概率（Hit Probability），表示接收机正确地检测到存在的信号成分的概率。
Matlab仿真信号检测实验---基于贝叶斯准则的二元信号检测
l love CV
12-06 3509
%最大似然准则 %H0=n %H1=A+n %噪声n均值为0，方差为1 c11=0; c00=0; c10=1; c01=1; A=3; var=1; var1=sqrt(var); t=3;%运行时间 fs=500;%采样频率 v=50;%数据速率50bit/s N=v*t;%数据长度 n=fs/v;%位数据扩数 b1=[]; a=1;%设定判决门限值 s=[]; for i=1:N temp=rand;%随机生成二进制比特流 if(temp<0.5) b=zeros...
【信号检测】基于Matlab仿真随机共振弱信号检测
matlab_dingdang的博客
01-09 1141
利用随机共振增强弱信号检测的灵敏度随机共振是一种非线性现象，当弱信号叠加在适当强度的随机噪声上时，信号的强度会得到增强。这种现象可以用来提高弱信号的检测灵敏度。在随机共振弱信号检测中，随机噪声可以是白噪声、粉红噪声或其他类型的噪声。通过调节噪声的强度和带宽，可以优化随机共振的增强效果。基于随机共振的弱信号检测方法基于随机共振的弱信号检测方法有很多种，包括：阈值检测法：这种方法将信号与一个阈值进行比较，如果信号的强度超过阈值，则认为信号存在。
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