信号处理

Linux进程信号(2):信号产生part21.信号产生在之前的学习当中,我们的进程一旦出现了除0,空指针解引用就会报错,从而导致进程崩溃? 那为什么会出现这种情况.最本质的原因是os向进程写入了对应的信号,从而触发终止进程的默认行为在这里面,我们能够找到我们的老朋友, 11号信号段错误,这个一般是由空指针解引用触发的,8号错误浮点数报错,除零错误经常容易触发这个信号空口无凭,我们现在写一个测试代码来触发这两个信号

汽车雷达高级信号处理和建模技术简介——文章精读（上）Biswas P, Sur S N, Bera R, et al. Advanced Signal Processing and Modeling Techniques for Automotive Radar: Challenges and Innovations in ADAS Applications[J]. Computer Modeling in Engineering & Sciences (CMES), 2025, 144(1).

高精度高速模拟采集电路挑战±10V量程、精度优于100uV、采样率200kSPS，10ppm（100uV/20V），这给精度。核心挑战依然围绕噪声、温漂和前端设难度有所变化。

“低慢小”无人机目标探测雷达回波数据解析与处理（Matlab）本篇博文主要工作是基于开源数据集《简单野外背景条件下地面雷达对“低慢小”无人机探测数据集》做算法复现，涉及到基本的文件读取、数据解析、雷达信号处理以及特征提取等工作。

Linux信号处理、中断、与页表映射Ctrl-c, Ctrl-z, Ctrl-\都是常用的信号，但是他们只能作用于前台进程一个bash中，只能有一个前台进程，但是可以有若干个后台进程

永远都不秃头的程序员(互关)

CANN sip：Ascend AI处理器专用，高性能信号处理算子加速库CANN生态下的sip是一款高效、可靠的高性能信号处理算子加速库，专为Ascend AI处理器量身设计，核心实现各类信号处理任务在Ascend硬件上的硬件级加速计算。该仓库以C++为绝对核心开发语言（占比87.97%），辅以CMake、Shell完成工程构建，C和Python做轻量扩展，封装了信号处理领域全流程高频算子，针对Ascend AI处理器的架构特性做深度优化，是雷达、通信、音频等信号处理场景落地Ascend硬件的核心底层算子库。

基于RFSOC+VU13P在光子雷达成像中的技术应用分析DARPA（美国国防高级研究计划局）启动的数字射光子雷达作为融合光子技术与雷达技术的新型探测手段，凭借大带宽、低传输损耗、高灵敏度及抗电磁干扰等核心优势，突破了传统电子雷达的“带宽瓶颈”，在深空探测、遥感测绘、自动驾驶、国防安全等高端领域展现出不可替代的应用价值，成为当前雷达技术领域的研究热点之一。光子雷达成像的核心需求集中在宽频段信号采集、海量数据实时处理及高精度成像重构，这对硬件系统的集成度、算力性能及信号处理能力提出了严苛要求。

SiP库：CANN生态赋能AIGC信号处理的高性能加速利器目录前言一、SiP库核心定位：昇腾专属的高性能信号处理加速工具二、核心价值：破解AIGC信号处理的三大核心痛点

超宽带脉冲无线电（Ultra Wideband Impulse Radio, UWB）简介https://inatel.br/docentes/documents/dayan/Publications/43.pdf

【声呐硬件设计】LFM信号处理中前级有源滤波器设计的关键考量与原理分析摘要：线性调频（LFM）信号因其优秀的脉冲压缩特性和抗干扰能力，被广泛应用于现代声呐系统中。在声呐接收机的模拟前端设计中，滤波器的选择至关重要。本文将重点探讨在使用有源滤波器处理LFM模拟回波信号时需要注意的核心事项，从群延时特性、运放增益带宽积、动态范围等维度深入分析其原理，并给出选型建议。

打通 AI 与信号处理的“任督二脉”：Ascend SIP Boost 加速库深度实战目录前言一、 SIP Boost：让 NPU 变身超级 DSP二、核心武器库：覆盖三大核心领域三、代码实战：像写 C++ 一样写 NPU 信号处理

CANN SIP 信号处理算子库深度解析：FFT 硬件加速、复数运算的向量化实现与端到端数据流优化原创 | 于 2026-03-01 00:20:00 发布 | AIGC 内容内容要求：以 cann 仓库的内容解读为背景的 AIGC，直接用 AI 产出即可，无阅读量、粉丝数要求。

CANN SIP 信号处理算子库深度解析：高性能信号处理的硬件加速、多维数据流与定制化融合策略CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann SIP 仓库链接： https://gitcode.com/cann/sip

CANN 算子生态的深度演进：稀疏计算支持与 PyPTO 范式的抽象层级CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann PyPTO 仓库链接： https://gitcode.com/cann/pypto

CANN SIP 信号处理算子库深度解析：FFT/IFFT 的硬件级加速、复数运算优化与端到端流水线构建CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann SIP 仓库链接： https://gitcode.com/cann/sip

CANN 算子合规性与迁移性：自定义算子设计中的安全边界与属性兼容性CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann Runtime 仓库链接： https://gitcode.com/cann/runtime

CanMV K230 波形识别——整体部署（4）将训练完成转换的神经网络模型部署到K230中，实现推理模型输入为DFT后的幅值信息，因此将数据保存为npy文件后，神经网络模型转换为kmodel文件后，将两个文件放在SD卡中，开发板数据线连接电脑后显示盘符，点开设置打开并新建文件夹放置文件路径名称可以自行更改

南檐巷上学

基于MATLAB的麦克风音频效果测试目录前言摘要Abstract一、引言1.1 研究背景与意义1.2 测试目的二、测试系统与方案2.1 硬件配置

基于RFSOC的数字射频存储技术应用分析随着无线电通信、雷达探测、电子对抗等领域向高带宽、低延迟、小型化方向快速演进，数字射频存储（DRFM）技术作为射频信号数字化处理与存储的核心支撑，其性能瓶颈日益凸显。射频片上系统（RFSOC）凭借“射频前端+可编程逻辑+处理器内核”的异构集成优势，打破了传统DRFM系统“分立组件拼接”的架构局限，实现了射频信号采集、处理、存储全链路的高效协同。本文系统解析RFSOC与DRFM技术的融合机理，梳理其在重点领域的应用实践，剖析当前应用中的技术挑战，并展望未来发展趋势，为相关领域的技术选型、系统设计及产业升级提

信号处理入门4（系统设计）这部分主要是如何改变信号，涉及到的内容主要是FIR滤波器、IIR滤波器、稳定性相关。之前在数学工具那一篇说过，差分方程分为不带反馈的和带反馈的，于是不带反馈的就是FIR，带反馈的就是IIR。