yibolsx的博客

理论上只要样本函数无限长，两者就完全相等，但实际应用中我们只能得到有限长样本函数，所以用样本函数的时间自相关去近似随机信号的自相关函数是有误差的，但只要误差在容许范围内，这就是一个很好的近似。上式表达的是一个N-1阶的FIR滤波器，它有N个抽头（系数）。3、要理解算法的本质含义，虽然网上有很多的算法代码，但是我们还是要学其本质，这样才能遇到别的问题的时候才可以创新的想到解决办法；2、学习滤波器，是通信中的重中之重，因为信号里面会有噪声，学会一定的设计滤波器的方法，滤除掉音频中的噪声；

2、经过提取GPS信号，得出：主要分析的CA信号在I（实部）支路上，只需要中间的CA信号，其他信号不用管；2、存在问题：FFT对信号进行有现长截断，因此会造成频谱泄露，即我们需要的滤除的信号因为频谱泄露会覆盖整个频谱，也会导致滤波后的信号与之前存在误差；3、已知L1 CA码信号伪码速率为1.023MSPS，码长为1023，很显然，在频域内红色部分即为C/A码信号功率谱，其带宽为2.046MHz。通过加窗和去窗来解决频谱泄露问题。2、学习频域补零方法变换信号抽样率，使得信号抽样率是有用信号伪码速率的整数倍；

首个实验通过Matlab的GUI界面成功模拟拨打电话的过程，这不仅提升了我的编程技巧，也让我理解了数字通信的基础概念。而频域采样的栅栏效应则影响很大，“挡住”或丢失的频率成分有可能是重要的或具有特征的成分，使信号处理失去意义。冲激响应是有限的意味着在滤波器中没有发反馈。综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而复习巩固了课堂所学的理论知识，提高了对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现了对数字信号的处理。

在此步骤的计算中，下一步的计算即n+1时刻的计算，将要使用Qk(n)和Qk(n-1)计算得到Qk(n+1)。所以增加一步，Qk(n-2) = Qk(n-1)，Qk(n-1) = Qk(n)，Qk(n)的内存空间即可留出Qk(n+1)。离散傅里叶变换作为信号处理中最基本和最常用的运算，在信号处理领域占有基础性的地位，如果直接按照离散傅里叶变换的公式进行计算，求出N点X(k)需要N^2次复数运算、N(N-1)次复数加法，当N很大时，运算量是非常大的，这对于实时处理是无法接受的。其中k = 0， 1，…

时域信号在经过傅立叶变换的分解之后，变为了不同正弦波信号的叠加，我们再去分析这些正弦波的频率，可以将一个信号变换到频域。离散傅里叶变换作为信号处理中最基本和最常用的运算，在信号处理领域占有基础性的地位，如果直接按照离散傅里叶变换的公式进行计算，求出N点X(k)需要N^2次复数运算、N(N-1)次复数加法，当N很大时，运算量是非常大的，这对于实时处理是无法接受的。3、要学会分模块，在设计一门设计的时候，需要分模块的去思考，然后分模块的去攻克，分模块的调试，这样当遇到错误的时候，可以更快的找到错误；