【数字信号去噪】基于matlab奇异值分解（SVD）数字信号降噪【含Matlab源码 1020期】

已于 2024-10-14 20:10:52 修改
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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
于 2021-06-18 20:17:39 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/118033144
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本文介绍了如何使用MATLAB的奇异值分解（SVD）技术进行数字信号去噪。通过加载含噪信号数据，进行SVD处理，过滤掉低于特征值平均值的分量，从而达到降噪目的。提供了部分源代码，并展示了滤波后的信号图。同时，提到了数据读取、处理和MATLAB版本等相关信息。

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【通信】基于matlab多径衰落信道仿真【含Matlab源码 338期】
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02-19 5098
多径衰落信道仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【信号去噪】基于奇异值分解SVD实现数字信号降噪附Matlab代码
m0_57702748的博客
04-05 2731
本文介绍了一种基于奇异值分解 (SVD) 的数字信号降噪技术。SVD 是一种数学工具，可将信号分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量的集合。通过对奇异值进行阈值处理，我们可以有效地从信号中去除噪声。引言数字信号在传输和处理过程中不可避免地会受到噪声的污染。噪声会降低信号的质量，影响后续的处理和分析。因此，信号去噪是数字信号处理中的一个重要环节。奇异值分解 (SVD)SVD 是一种数学工具，可将矩阵分解为奇异值、左奇异向量和右奇异向量的集合。A = UΣV^T其中：U 是 m×m 的左奇异向量矩阵。
【通信】多径衰落信道的matlab仿真
matlab_dingdang的博客
05-19 892
1 简介 2 部分代码 clearf_c=1e3; %carrier frequency(no modulation)time_1 = (linspace (0, 10, 1000)); %timesignal_in = sin (2 * pi *f_c* time_1); %sine wave plot (time_1, signal_in, 'b');grid on;
无线通信多径衰落信道的Matlab仿真
04-27
针对无线通信中常见的多径衰落信道，建立了多系数抽头模型。
【数字信号去噪】基于matlab奇异值分解（SVD）数字信号降噪【含Matlab源码 1020期】.zip
11-30
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：MainSVDDenois.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，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Main.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客文章底部QQ名片； 4.1 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、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、DTMF、信号检测识别融合
Matlab下多径衰落信道的仿真
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07-25 1万+
衰落信道参数包括多径扩展和多普勒扩展。时不变的多径扩展相当于一个延时抽头滤波器，而多普勒扩展要注意多普勒功率谱密度，通常使用Jakes功率谱、高斯、均匀功率谱。 多径衰落信道由单径信道叠加而成，而单径信道中最重要的就是瑞利（Rayleigh）平坦衰落信道。 下面给出瑞利平坦衰落信道的改进Jakes模型的实现： function [h]=rayleigh(fd,t) %改进的jakes模...
【数字信号去噪】基于matlab奇异值分解SVD数字信号降噪【含Matlab源码 3890期】.zip
01-31
优快云海神之光上传的代码均...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、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信
【数字信号去噪】基于matlab中值滤波+奇异值分解（SVD）数字信号降噪【含Matlab源码 1021期】.zip
11-30
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...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、DTMF、信号检测识别融合
【数字信号去噪】奇异值分解（SVD）数字信号降噪【含Matlab源码 1020期】.zip
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06-22
Matlab领域上传的代码均可...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、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信
多径衰落信道matlab仿真.zip
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无线通信多径衰落信道的Matlab仿真.rar_RCB_matlab 通信_喷泉码_无线信道_无线信道衰落
07-15
通过将喷泉码的编译码方法再无线衰落信道上的用matlab仿真出来
多径衰落信道的MATLAB仿真.pdf
06-27
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09-10
对ofdm系统的仿真多径衰落信道下OFDM仿真
【游戏】基于matlab GUI循环码编译码器.zip
04-05
代码可运行
通信基于matlab多径衰落信道仿真【含Matlab源码 338期】.zip
10-11
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多径衰落信道的 MATLAB 仿真
TechCraze的博客
09-06 572
在无线通信系统中，信号在传输过程中会经历多径传播现象，导致信号在接收端出现时域和频域上的扩展。通过以上示例代码，我们可以进行多径衰落信道的 MATLAB 仿真。同时，我们还可以通过调整信道参数和信号特性，进一步研究多径衰落对系统性能的影响。常用的模型之一是瑞利衰落信道模型，它假设信号在传输过程中受到多个散射路径的影响。除了瑞利衰落信道模型，我们还可以使用其他类型的信道模型，如高斯衰落信道模型。在上述代码中，我们首先定义了信道的参数，包括最大多普勒频移、多径延迟和多径功率衰落。函数来模拟高斯衰落信道。
【通信】基于matlab GUI循环码编译码器【含Matlab源码 692期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-04 1091
循环码编译码器 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
多径信道的matlab仿真
qq_39605374的博客
07-07 1016
多径信道是指信号在传播过程中，由于反射、散射、绕射等现象的影响，产生了多条不同路径的信号传输。先定义初始参数：采样频率为10MHz，采样时间为20us，中心频率为2.5GHz，带宽为20MHz，路径数为6，路径衰落时间分别为0.1us，0.3us，0.5us，0.7us，0.9us和1.1us。这里采用二进制调制（binary modulation）方案，随机产生0或1的比特，并经过调制后在多径信道上传输，在接收端进行解调和误码率计算。
【多径衰落信道】基于matlab实现无线通信多径衰落信道仿真附Matlab代码
m0_57702748的博客
11-25 1593
多径衰落信道是无线通信领域中不可避免的现象，特别是在城市和室内环境中。这种现象会导致无线信号在传输过程中出现多个路径，从而影响信号的传输质量。因此，对于无线通信系统的设计和优化，了解多径衰落信道的特性是非常重要的。为了更好地理解和研究多径衰落信道，我们可以使用信道仿真技术。信道仿真可以帮助我们模拟多种不同的信道环境，并通过模拟结果来评估不同的通信系统的性能。在这篇文章中，我们将介绍如何基于实现无线通信多径衰落信道仿真。首先，我们需要了解多径衰落信道的基本特性。
matlab计算信号信干噪比
03-27
MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，可以用于计算信号的信干噪比。信干噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是用来衡量信号与噪声之间相对强度或清晰度的指标。 在MATLAB中，可以通过以下步骤计算信号的信干噪比： 1. 首先，获取信号和噪声的数据。可以从文件中读取信号和噪声的数据，或者使用MATLAB提供的函数生成模拟信号和噪声。 2. 对信号和噪声进行预处理。根据具体情况，可能需要对信号和噪声进行滤波、降噪或其他处理操作，以便更好地分离信号和噪声。 3. 计算信号的功率。使用MATLAB中的函数（如`pwelch`）可以计算信号的功率谱密度，从而得到信号的功率。 4. 计算噪声的功率。同样使用MATLAB中的函数（如`pwelch`）可以计算噪声的功率谱密度，从而得到噪声的功率。 5. 计算信干噪比。将信号的功率除以噪声的功率，即可得到信干噪比的值。 下面是一个示例代码，演示了如何使用MATLAB计算信号的信干噪比： ```matlab % 读取信号和噪声数据 signal = load('signal_data.mat'); noise = load('noise_data.mat'); % 对信号和噪声进行预处理（例如滤波） % 计算信号的功率谱密度 [signal_psd, signal_freq] = pwelch(signal, [], [], [], fs); % 计算噪声的功率谱密度 [noise_psd, noise_freq] = pwelch(noise, [], [], [], fs); % 计算信干噪比 snr = mean(signal_psd) / mean(noise_psd); ``` 请注意，上述代码仅为示例，具体的实现方式可能因数据类型、采样率等因素而有所不同。在实际应用中，还需要根据具体情况进行适当的调整和优化。
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