说明：分别使用自相关函数法和周期图的方法对信号进行功率谱估计

说明：对信号进行傅立叶变换的程序，可以进行频谱，功率谱变换。

说明：本文介绍了QAM调制、解调和判决原理，讨论了QAM的误码率性能，并在SystemView下对QAM调制、解调系统进行了仿真，观察并分析了原始输入信号、调制信号、解调信号、星座图以及QAM信号的功率谱图。

说明：本程序能够产生ami码，并且能够绘制其波形图和功率谱密度图

说明：本程序用于实现求解并绘制正弦信号功率谱密度的功能

说明：一个数字信号处理的功率谱估计的例子，需要的可以作为参考。

说明：傅立叶功率谱法求纹理特征 可解压缩后直接执行

说明：经典的功率谱减法，程序复杂度低，运算速度快

说明：带瑞丽衰落信道高斯白噪声的QPSK调制解调信道，可以得到功率谱波形和星座图

说明：调制信号的识别，可以通过各种调制的功率谱不同来识别，但这种方法在小信噪比下，性能不好，通过循环功率谱来识别，仿真表明在小信噪比下有很好的性能

说明：1． 利用自相关函数法和周期图法实现随机信号的功率谱估计。 2． 观察数据长度、自相关序列长度、信噪比、窗函数、平均次数等对谱估计的分辨率、稳定性、主瓣宽度和旁瓣效应的影响。

说明：经典功率谱估计的matlab仿真。利用的是直接法

说明：接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。

说明：随机信号不同取样长度时的功率谱估计，matlab实现，用于数字信号处理

说明：这是本人用Matlab实现音频噪声滤除的试验，要求分析并选用适当滤波器

说明：qpsk调制在awgn/rayleigh信道下的误码性能比较，以及信号的功率谱和星座图

说明：用协方差方法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计。

说明：计算ARMA(p，q)模型的功率谱密度。 形参说明： b——双精度实型一维数组，长度为(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组，长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量,ARMA(p,q)模型白噪声激励的方差。 fs——双精度实型变量,采样频率(Hz)。 x——双精度实型一维数组,长度为len。当sign＝0时，存放功率谱密度；当sign＝ 1时，存放用分贝表示的功率谱密度。 freq——双精度实型一维数组，长度为len。存放功率谱密度所对应的频率。 len——整型变量，功率谱密度的数据点数。 sign——整型变量,当sign＝0时，计算功率谱密度；当sign＝1时，计算用分贝表 示的功率谱密度。

说明：用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计. 形参说明： x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。

说明：理解随机信号功率谱分析原理和方法。 (1) 生成信号，被淹没在在噪声中； (2) 试用周期图法估计信号的功率谱； (3) 选用不同窗，使用修正周期图法估计信号的功率谱； (4) 对一段语音信号，使用LD算法估计其功率谱； (5) 详细列出功率谱估计的步骤和原理。

说明：功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了现代谱估计中的AR模型法的仿真作为题目。下面给出AR模型的相关理论和仿真实现。

说明：考虑L的三个不同值：L＝256（3个数据段），L＝128(7个数据段)和L=64（15个数据段）。各自的谱估计图如上图所示。可以明显的看到，加窗明显的减小了频谱上的假谱峰，但也更加进一步平滑了谱峰。所以，对于L＝64的情况，在ω＝0.8π的谱线可以很确定的辨认，但是那两个靠近的谱峰不容易区分。对于L＝128的情况，这种情况提供了在分离和检测间最好的均衡。当然，对于在L＝256时的情况，效果是更好的，能够从谱估计图上明显的分辨出三条谱线的存在以及它们幅度关系的强弱。 除了Welch法外，还可以采用对多个周期图求平均的功率谱估计方法的其他方法如Bartlett法等等，在功率谱估计上也能取得较好的结果。

说明：MATLAB实现功率谱估计的程序.采用现代谱估计方法,最大熵谱法,Brug法和Levinson法

说明：A. 产生一个长为1000的二进制随机序列，“0”的概率为0.8，”1”的概率为0.2；B. 对上述数据进行归零AMI编码，脉冲宽度为符号宽度的50%，波形采样率为符号率的8倍，画出前20个符号对应的波形（同时给出前20位信源序列）；C. 改用HDB3码，画出前20个符号对应的波形；D. 改用密勒码，画出前20个符号对应的波形；E. 分别对上述1000个符号的波形进行功率谱估计，画出功率谱；F. 改变信源“0”的概率，观察AMI码的功率谱变化情况；

说明：2ASK的调制与解调及其功率谱的接收

说明：单极性归零波形的功率谱，占空比为0.5

说明：自己编写的，1024点快速傅里叶变换、倒频谱分析、功率谱分析及其Applet曲线显示程序源代码。 说明清楚，附有验证使用的数据文件

说明：包括iir,fir,功率谱，复倒谱等

说明：给定一组路面不平度数据，求解功率谱函数

说明：用于显示信号的功率谱的对话框