登录
首页 » Others » MATLAB实现apFFT

MATLAB实现apFFT

于 2020-12-03 发布
0 366
下载积分: 1 下载次数: 3

代码说明:

用MATLAB实现FFT与全相位FFT谱分析和比较,传统FFT和全相位FFT比较

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • LABVIEW串口通信实例
    本例程是本人在原有串口例程改的,写个十六进制数,收十六进制转成十进制字符串
    2020-12-10下载
    积分:1
  • 电力系统可靠性评估
    ROY Billinton写的电力系统可靠性评估
    2020-12-11下载
    积分:1
  • BT1120 Encoder码器模块(Verilog)
    `define BT1120_1080P_30HZ`define BT1120_720P_60HZ`define BT1120_720P_50HZ`define BT1120_720P_30HZ`define BT1120_720P_25HZ自带ColorBar注意define。
    2020-12-03下载
    积分:1
  • matlab生日祝福音乐动画
    运行此程序即可听到生日祝福的音乐,并且带有动感的生日蛋糕画面!
    2020-12-11下载
    积分:1
  • OFDM的Simulink仿真
    AWGN信道下,OFDM的Simulink仿真代码。使用QPSK调制,加入了导频信号和循环前缀,理想同步。
    2020-12-05下载
    积分:1
  • 跳频通信研究及MATLAB仿真
    本文章对扩频、跳频做了详细介绍,并介绍了跳频通信的实现及其MATLAB仿真,
    2021-05-06下载
    积分:1
  • matlab离群点检测
    用matlab编程实现对数据离群点的检测,有数据源
    2020-11-28下载
    积分:1
  • 卡尔曼滤波学习笔记
    在移动机器人导航方面,卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲,卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用,只需要输入当前的测量值(多个传感器数据)和上一个周期的估计值就能估计当前的状态,这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据(即所谓的观察值、测量值)和上一状态的数据,为当前最优估计,可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计,所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了,而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等(当然可以有多个陀螺仪和码盘),最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
    2021-05-06下载
    积分:1
  • 嵌入式Linux应用序开发详解教含源代码例子
    嵌入式Linux应用程序开发详解教程,适用于初学者,共十二章,知识点很全,每章一个知识点都有例子加解析,知识点写的很透彻,很好学习资料
    2020-12-12下载
    积分:1
  • CPLEX中文辅助学习教
    内部含有CPLEX实例代码,非常适用于初学者使用。
    2020-11-28下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 105678会员总数
  • 22今日下载