dataset_618531

说明：  基于matlab的FIR高通滤波器的设计代码(Matlab on the FIR high-pass filter design code)

说明：  自适应控制算法的另一个Simulink模型，可运行，是无模型参考控制算法的一个应用实例(Adaptive control algorithm to another Simulink model to run, there is no model reference control algorithm of an application example)

说明：  近完美重构多相滤波器组实例，包含分析滤波器，综合滤波器，其中原型滤波器系数可调整，以及重构错误的仿真。(Near perfect reconstruction polyphase filter example, contains analysis filters, synthesis filters, which can adjust the prototype filter coefficients, and the reconstruction error is simulated.)

this is both histogram and otsu code

dijkstar经典算法，用于寻求最短路径规划等(dijkstar classical algorithm for seeking the shortest path planning)

三相光伏逆变并网的仿真，多目标跟踪的粒子滤波器，研究生时的现代信号处理的作业。( Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, Multi-target tracking particle filter, Modern signal processing jobs when the graduate.)

杨氏干涉仪之光谱扩展时条纹图样仿真（MATLAB） 杨氏干涉仪之光谱扩展时条纹图样仿真（MATLAB）(无)

说明：  简单的音调识别系统，能够识别出钢琴弹奏出的音符/(Simple speech recognition system based on Matlab can get the final result through sample training.)

matlab zip format line

传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR的LMS自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。该代码实现了以下功能： 1) 借助MATLAB画出了滤波器的误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 给出了最陡下降法以及LMS算法的计算公式； 3） 用MATLAB产生了方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形； 4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出了采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线； 5）用MATLAB计算并画出了LMS法时误差随时间n的变化曲线（对应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形； 6）在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上，叠加画出采用LMS法得到的100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； 7）最终对结果进行了分析，具体见压缩包的word文档。 (Wideband signal in the conventional sinusoidal interference suppression method is the use notch filter (notch filter), this requires precise knowledge of the frequency of a sinusoidal interference . However, when the interference frequency sinusoidal changes slowly , and the selected frequency characteristic requirements are very sharp , then best use of adaptive noise cancellation method . following figure is a second-order FIR LMS adaptive filter to eliminate a program sinusoidal interference . The code implements the following functions:   A ) draw with MATLAB error performance of the filter surface and the surface contour error performance curve 2 ) gives the steepest descent method and the LMS algorithm formula 3 ) generated using MATLAB variance of 0.05 with a mean of 0 white noise S (n), and draw a particular sampling waveform 4 ) based on 2 ) of the formula , and use 3 ) generated in S (n), in a ) the error performance curves superimposed on the surface contour pl)