DSP28335实现FFT变换

数字信号处理实践教程实验名称：FFT及其应用一．实验目的学习按时间抽取的基—2FFT算法原理，掌握使用FFT快速计算序列线性卷积的原理与方法，掌握重叠相加法和重叠保留法的原理。二．实验原理快速傅里叶变换将时域中难以处理的信号转换成易于处理的频域信号，分析完成后进行傅里叶反变换即得到原始的时域信号。需要注意区分的是FFT算法针对一个已经测量好的数字序列进行处理，是DFT的一种快速算法，通过蝶形运算利用正交函数特性大大提高了运算速度；而递归DFT算法则是每测量一个点都计算一次。或者可以这么理解：FFT是离线式的计算，而递归DFT则是在线式的。

MATLAB R2016a完全自学一本通 对应的配套素材和程序代码

实现一个针对《数字信号处理》课程的仿真系统，通过该系统可以演示或验证课程所学的内容。要求程序具有界面，并能实现以下功能：       1）能产生或得到各种数字信号（sin、方波、三角波、语音、噪声及其叠加），叠加噪声信号的噪声强度需要从键盘或鼠标输入，并显示时域波形；       2）具有DFT、DCT、DWT和Hilbert变换功能，并显示变换域波形；       3）具有根据需求设计低通、高通和带通滤波器的功能；       4）分别对产生的数字信号和读入的语音信号，显示时域和频域波形，在信号上叠加噪声（信噪比分别为20dB、10dB和5dB），显示时域和变换域波形，通过滤波器对其降噪，得到输出信号的频域特性和时间序列。

时域卷积方法

用matlab实现两相SVPWN调制，给出详细步骤

灰色预测Matlab实现代码,在代码前面有例子介绍如何用,后面的代码改成你自己的数据即可直接运行,我们的代码上有填充好的数据,直接在上面修改就好,需要修改的地方都标注出来了,简单方便,保真呦!

数值分析作业 实现龙贝格积分

Kmeans算法实例 % 功能：%     实现k-mean聚类算法% 输入：%     二维数据，分别用x,y两个一维向量代表两个维度%     k 是分成的类别的数量% 输出：%     k行的两个矩阵%     对应同样的第n行，存放着第n类的所有元素%     record: 记录着每一行的有效元素的个数

qpsk调制解调 用于b测

实现alpha稳定分布噪声的仿真，里面包含程序的说明。