【模拟信号】基于matlab抑制载波双边带调幅信号产生+解调【含Matlab源码 985期】

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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab信号处理雷达通信（奶茶价版） 文章标签： matlab 模拟信号 抑制载波双边带调幅
于 2021-06-13 16:50:49 首次发布
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模拟信号基于matlab抑制载波双边带调幅信号产生+解调【含Matlab源码 985期】.zip
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优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：DSB.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开DSB.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 优快云博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 功率谱估计： 故障诊断分析： 雷达通信：雷达LFM、MIMO、通信、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计：SOC估计 目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、信号检测信号识别融合
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【边缘检测】基于小波变换图像边缘检测附Matlab代码
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图像边缘检测是图像处理和计算机视觉中的一个基本问题，其目的是从图像中提取出有意义的边缘信息。边缘是指图像中亮度或颜色发生突变的地方，通常表示图像中物体的轮廓或边界。边缘检测可以帮助我们理解图像的内容，并为后续的图像分析和处理提供重要的信息。基于小波变换的图像边缘检测算法是一种有效的图像边缘检测方法，它具有良好的抗噪性和定位精度。基于小波变换的图像边缘检测算法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，包括目标检测、图像分割和图像匹配等。
【边缘检测】基于小波变换的图像边缘检测附Matlab代码
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边缘检测是图像处理中的基本任务之一，其目的是从图像中提取出感兴趣区域的边界。边缘通常对应于图像中亮度或颜色发生剧烈变化的地方，因此边缘检测可以帮助我们识别图像中的对象、结构和纹理。小波变换小波变换是一种时频分析工具，它可以将信号分解成一系列小波基函数的线性组合。小波基函数具有局部化和振荡的特性，可以有效地捕捉信号中的局部变化。基于小波变换的边缘检测基于小波变换的边缘检测方法利用小波基函数的局部化和振荡特性来检测图像中的边缘。具体步骤如下：**小波分解：**将图像进行小波分解，得到一系列小波系数。
基于小波变换的多尺度图像边缘检测
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基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码
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基于小波变换的边缘检测MATLAB程序 MATLAB 边缘检测 小波变换
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基于小波变换的边缘检测matlab程序，亲调可用......................................................................................................................................................
强化学习-DQN改进及一些强化学习路由优化论文笔记
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由于训练过程中有大量TDerror变更，以及新加入的transition，快速更新rank需要一直维持记录一个排好序的所有TD-error的序列，这样才能在o（logn）的时间内确定rank，否则每个新样本加入时更新rank都需要O（n）的时间。中心性的概念类似于描述一个顶点与其他顶点的关系的图中的度的概念，该链路与其他链路共享更多的转发路径，即具有较高的中心性。状态：状态是网络状态信息表示的吞吐量矩阵大小t×n，其中t表示时间步长的长度，d表示流类型的数量，和n表示总数的交通强度。
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小波变换图像边缘检测【附matlab代码】
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小波变换是一种多分辨率分析工具，通过对信号的分解与重构，实现对信号的不同尺度细节的捕捉。它的核心思想是使用局部化的波形函数（小波）来分析信号中的细节，适合处理非平稳信号。小波变换可以将图像在不同尺度上进行分解，使得高频部分与低频部分分离，低频部分包含了图像的轮廓和基本结构，而高频部分则包含了图像中的细节和噪声。因此，通过小波变换，可以在多尺度上处理图像信号去噪问题。Mallat算法是经典的快速小波分解和重构算法，通过将信号进行高低频分解，实现多尺度分析。
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模拟信号基于matlab抑制载波双边带调幅信号产生+解调含matlab源码
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模拟信号是一种连续变化的信号，可以用来模拟声音、图像等各种信号。在MATLAB中，我们可以利用一些函数来产生模拟信号，比如用sin或者cos函数产生正弦波或者余弦波信号。 载波抑制双边带调幅（DSB-SC）信号是一种调幅信号，它的产生需要利用一个载波信号和一个基带信号进行调制。在MATLAB中，我们可以用一些函数来产生DSB-SC信号，比如ammod函数来进行信号调制。 在解调DSB-SC信号时，我们需要使用调幅解调器。在MATLAB中，可以利用amdemod函数来进行信号的解调处理。解调后的信号可以恢复为原来的模拟信号。 以下是MATLAB的源码示例： ```matlab % 产生载波信号 fc = 1000; % 载波频率 t = 0:0.001:1; % 时间范围 carrier = cos(2*pi*fc*t); % 产生载波信号 % 产生基带信号 fm = 100; % 基带信号频率 baseband = sin(2*pi*fm*t); % 产生基带信号 % 进行调幅调制 modulated_signal = ammod(baseband, fc, 1000); % 对基带信号进行DSB-SC调制 % 进行调幅解调 demodulated_signal = amdemod(modulated_signal, fc, 1000); % 对调制信号进行解调 % 绘制原始信号和解调后的信号 subplot(2,1,1); plot(t, baseband); title('原始基带信号'); subplot(2,1,2); plot(t, demodulated_signal); title('解调后的信号'); ``` 这段MATLAB源码演示了如何利用MATLAB来生成载波抑制双边带调幅信号，并对其进行解调。通过这些代码，我们可以了解到模拟信号的产生和处理过程，并且可以在MATLAB中实际运行来观察信号的变化。
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