信号处理

雷达信号分选01雷达辐射源信号分选是电子战与信号处理领域的核心环节，旨在从复杂电磁环境中分离出不同雷达辐射源的脉冲序列，为后续调制识别与功能分析提供基础

经典论文的ai有趣解读：Cramér-Rao下界（1945）本文是对 C. Radhakrishna Rao 于1945年发表的经典论文《Information and the Accuracy Attainable in the Estimation of Statistical Parameters》的深度解读。我们将从初学者视角出发，用通俗语言、类比、Python仿真和实践案例，带你走进统计推断的核心思想世界！

基于STM32F103C8T6标准库的OLED显示屏中文汉字显示实现_资料编号39目录一、所需主要硬件方案二、电路原理图与实物制作三、字模取字工具四、程序设计4.1 程序总体结构4.2 主程序设计

复数乘法（C & Simulink）复数乘法是复数运算中最核心的运算之一。给定两个复数： Z1=a+biZ2=c+di \begin{aligned} Z_1 = a + bi\\ Z_2 = c + di \end{aligned} Z1=a+biZ2=c+di 它们的乘积定义为： Z1∗Z2=(a+bi)(c+di)=(ac−bd)+(ad+bc)i \begin{aligned} Z_1*Z_2 = (a + bi)(c+di) = (ac-bd)+(ad+bc)i\\ \end{aligned} Z1∗Z2=(a+bi)(c+di

三种主流接收机架构（超外差、零中频、射频直采）对比及发展趋势浅析接收机作为无线通信、雷达、卫星通信等电子系统的核心组成部分，其架构设计直接决定了系统的性能指标、集成度、成本及功耗。当前主流的接收机架构主要包括超外差接收机、零中频接收机（以AD9361/ADRV9009为代表）和射频直采接收机（以RFSoC为代表）。本报告将系统分析三种架构的核心原理、优势与不足，并结合技术演进趋势预判其未来发展方向，为相关系统设计与选型提供参考。

水声信号处理中DEMON谱分析的原理、实现与改进DEMON谱（Detection of Envelope Modulation on Noise，噪声包络调制检测谱）是水声信号处理中提取舰船目标低频特征的关键技术，专门用于从舰船辐射噪声的高频调制信号中解调出轴频（螺旋桨转动频率）、叶频（轴频与桨叶数的乘积）等强制线谱特征。这些特征是舰船识别的重要依据（如螺旋桨转速、桨叶数等），弥补了LOFAR谱在低频段（<1000Hz）特征不明显的不足。

基于MATLAB的心电信号处理与心律异常检测算法设计随着现代生活节奏的加快和人口老龄化趋势的加剧，心血管疾病已成为全球范围内威胁人类健康的主要疾病之一。心电信号（ECG）作为一种无创、便捷的生理信号检测手段，在心血管疾病的诊断和监测中发挥着至关重要的作用。然而，由于心电信号的复杂性和易受干扰性，对其进行有效处理和准确分析一直是生物医学信号处理领域的研究热点。

锂电池SOC估计的一种算法(改进无迹卡尔曼滤波)论文解读来自：《基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法》本文解读的算法来自论文《基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法》。该工作提出了一种融合鹦鹉优化算法（Parrot Optimizer, PO）与H∞\text{H}_\inftyH∞鲁棒准则的新型滤波器——PO-RUKF，用于高精度、自适应地估计锂离子电池的荷电状态（SOC）。

【信号处理MATLAB例程】小波变换执行边缘检测、突变点识别和去噪功能。附代码下载链接通过小波变换实现了信号的去噪、边缘检测和突变点识别，能够在噪声较大的信号中提取出有意义的信息，适用于信号处理的各种场景。原创代码，非AI生成，请勿翻卖

努力的小帅

Linux_进程信号(Linux入门到精通)1进程必须识别+能够处理信号---信号没有产生也要具备处理信号的能力---信号的处理能力，属于进程内置功能的一部分

基于RFSOC+VU13P在6G通感一体化的技术应用浅析随着全球移动通信技术向6G演进，通信与感知功能的深度融合（通感一体化，ISAC）已成为6G网络的核心关键技术之一。6G旨在实现“覆盖全域化、性能沉浸化、要素融合化、网络平台服务化”的四大设计目标，其典型应用场景涵盖沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低时延、感知与通信融合等六大方向，对系统的传输速率、时延控制、频谱效率及环境感知能力提出了远超5G的严苛要求。与传统分离式通信、感知系统相比，6G通感一体化系统通过共享射频前端、频谱资源及处理硬件，可有效缓解频谱资源紧张问题，提升设备集成度与资源利用率，为智慧城

CS创新实验室

奈奎斯特定理：信号处理与通信领域的基石理论奈奎斯特定理，又称采样定理或香农-奈奎斯特定理，是连接连续信号与离散信号之间的桥梁，为数字信号处理和现代通信系统奠定了理论基础。该定理的核心思想是：当采样频率满足两倍于信号最高频率时，可以无失真地从离散采样值中重建原始连续信号。这一看似简单的数学原理，深刻影响了从音频CD到现代5G通信、从数字成像到医学影像处理的众多技术领域。本文将详细阐述奈奎斯特定理的历史发展、数学原理及其在信号处理和通信网络中的广泛应用。

不一样的故事126

高速采集箱高速采集箱的采集精度出现漂移确实令人头疼。这通常不是单一原因造成的，而是环境、硬件、信号处理乃至软件算法等多个因素共同作用的结果。

AD9084和Versal RF系列具体应用案例对比分析本报告聚焦Analog Devices（ADI）的AD9084与AMD的Versal RF系列两款高性能射频器件，通过梳理两者在核心应用领域的具体案例，从应用场景适配性、性能表现、方案架构、SWaP（尺寸、重量、功耗）特性及成本等维度进行深度对比，为相关领域的器件选型提供参考依据。AD9084作为高度集成的混合信号前端（MxFE）器件，以高采样率、宽射频带宽的ADC/DAC为核心优势；Versal RF系列则以单芯片整合射频转换、DSP运算、可编程逻辑及AI引擎为特色，两者均广泛应用于航太国防、通信测试等

log2查找表的核心设计思路log₂查找表的核心设计思路是将对数运算分解为整数部分和小数部分，通过查找表实现高效计算。这种方法广泛应用于FPGA、ASIC等硬件实现场景，能够在保证精度的同时大幅提升运算速度。

WLAN 物理层信号处理WLAN 物理层信号处理，小公司“有需求”，但需求是“隐性 + 场景化 + 不成体系”的；大公司需求是“显性 + 规模化 + 标准化”的。

脑电模型实战系列（四）：基于GAN和CGAN的脑电情绪识别 DEAP EEG， PyTorch 纯 GAN 实战：生成 DEAP EEG 特征向量（二）大家好！欢迎来到系列的第二篇。在上篇中，我们搞定了DEAP数据集的EEG特征预处理：归一化到[-1,1]区间，并用PCA/KernelPCA可视化了Arousal情绪分布（线性分离弱，非线性强）。今天，我们直奔主题：用PyTorch从零构建纯GAN（生成对抗网络），生成371维的EEG+生理特征向量。为什么GAN适合EEG数据增强？DEAP只有1280样本，情绪类别（如Arousal高/低）可能不平衡，GAN能“无监督”从噪声中生成新样本，扩充数据集、填补分布空白——完美解决小样本难题！

跟踪导论（十二）——卡尔曼滤波的启动：初始参数的设置在《跟踪导论（七）》中阐述了卡尔曼滤波各参数的联动方式，即： x˙[n]=Fx^[n−1]（1）{\bf{\dot x}}\left[ n \right] = {\bf{F\hat x}}\left[ {n - 1} \right]（1）x˙[n]=Fx^[n−1]（1） M˙[n]=F⋅M^[n−1]⋅FT+g⋅q⋅gT（2）{\bf{\dot M}}\left[ n \right] = {\bf{F}} \cdot {\bf{\hat M}}\left[ {n - 1} \right] \cdot {

UNIX网络编程笔记信号处理UNIX网络编程笔记信号处理在 C 语言的标准库中并没有直接定义 Sigfunc。Sigfunc 实际上是《Unix 环境高级编程》（APUE）这本经典著作的作者 W. Richard Stevens 为了简化信号处理代码而自定义的一个类型定义（typedef）。

Week 30: 机器学习补遗：时序信号处理与数学特征工程本周重点了解了几种基于信号处理和统计学的时序预处理方法，包括离散小波变换、卡尔曼滤波和分数阶差分，均拥有完备的数学理论支撑。通过数学推导，理解这些方法如何在保留信号有效信息的同时，去除噪声并实现平稳性。