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说明：  最近看到有人提问怎样用FFT实现频谱分析，我认为能够进行到频谱分析的人，对于系统研究的深度基本上已经相当不错了。本人今天做了一个例程，发给大家参考一下。 历程主要内容(signal_analyzer.rar)如下： test1.txt 第一列为时间t，0.001s为步长；第二列为系统的输入信号；第三列为系统的输出信号。 signal_analyzer.m首先将test1.txt 的数据读入workspace，然后进行FFT，分析出两信号的频率，输出对于输入的幅值衰减（db），输出对输入的相位差。(The question was asked recently to see the realization of how to use FFT spectral analysis, I think that spectral analysis can be carried out to those who study the depth of the system basically is already quite good. Today I made a routine, distributed to Members for reference. The main contents of the course (signal_analyzer.rar) are as follows: test1.txt the first time as t, 0.001s for the step the second as the system input signal the third as a system output signal. signal_analyzer.m first test1.txt data read into workspace, and then proceed to FFT, analysis of the two signal frequency, output amplitude for input attenuation (db), the output of the input phase difference.)

说明：  基于计算机视觉的手势识别研究——硕士论文(Computer vision-based gesture recognition- pp)

this is matlab gui guide.

使用matlab编写的针对图像的k均值聚类程序！！(K-means clustering procedure using matlab for image!)

超声成像得到的射频信号转换为包络信号时的一维滤波(RF signals into ultrasound imaging to obtain one-dimensional filtering of the envelope signal when)

说明：  普通显示技术是根据几何光学成像原理，记录下光波的振幅，将空间物体成像在一个平面上。由于丢失了光波的相位信息，因而物体的信息是不完整的。全息图因能够完整地记录物光波的振幅和相位，因而能够包含物体的全部信息。菲涅耳全息术作为全息术的一个分支，更是得到了飞速的发展，已经广泛应用于全息干涉计量术、全息存储、全息光学组件、全息显微术等各个领域。 本论文主要研究菲涅耳全息图的编码与显示过程。经典光全息术包括波前记录和波前再现两步。全息波前记录将物光和参考光以干涉条纹记录成全息图，此全息图同时记录了物光波的振幅和相位 然后用参考光照射全息图，该参考光经过衍射后，即可再现出原始物体。 计算全息是将先进的计算机技术和光全息术结合起来，利用计算机产生全息图。它不需要物体实际存在，而是把物波的数学描述输入计算机处理后，绘制出全息图，然后用光学方法重现。本文采用计算全息方法,利用Matlab模拟光线的菲涅耳衍射传播,用计算机生成菲涅耳全息图 ,并由所生成的全息图再现出原始图像 ,完成全息图的数字再现。 (Fresnel hologram coding and display)

FPGA输出数据的时频域分析GUI界面， 可观察信号的时域频域波形，星座图眼图等特性(FPGA output data of the time-frequency domain analysis GUI interface, can be observed the signal in time domain frequency domain waveforms, constellation diagram, such as eye diagram characteristics)

GUI for Matlab like software Octave.

The codes of Agrawal Book Nonlinear Fiber Optics .

The function takes at least three input arguments (function, its derivative, and an initial guess). After iterations, it gives the root of the function. The fourth input argument is to change the stopping criteria.