attenuation 设定为thru是什么意思

时间: 2024-05-17 11:16:25 浏览: 8
在数字化仪的配置中，将衰减系数（attenuation）设置为 "thru" 表示不对输入信号进行任何衰减，直接将信号传递到下游的设备或系统。这通常用于测试或校准数字化仪的灵敏度和响应性能，以确保数字化仪能够准确地采集和处理输入信号。在 "thru" 模式下，数字化仪的输出信号幅度应该与输入信号的幅度相等，除非在信号传递过程中存在信号衰减或噪声干扰等因素。
相关问题

在开关电源中，AAM模式是什么意思

在开关电源中，AAM模式是Active Attenuation Mode的缩写。它是一种电源管理技术，用于控制开关电源的输出电压。AAM模式可以降低电源的噪声和EMI（电磁干扰），同时提高电源的效率。在AAM模式下，开关电源会根据负载情况自动调整输出电压，以达到最佳效果。这种模式通常用于需要高效率和低噪声的应用，如音频设备和无线通信设备。

unity_light_attenuation

b'unity_light_attenuation'是Unity中的一个变量，它表示光的衰减。当光线从光源往外传播时，会因为空气、物体和其他因素的阻碍而逐渐减弱。这个变量控制了光的强度随着距离增加而衰减的速度。

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保证准确无误，是学习通信的好帮手，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，考虑雨衰 阴影 和多径影响。
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bingfei.zip_DOA attenuation

考虑雨衰 阴影 和多径影响，通过虚拟阵元进行DOA估计，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。

voice_watermarked(1:watermark_length, :) = voice_watermarked(1:watermark_length, :) + repmat(attenuation * watermark_bits, [1,size(y,2)]);

具体来说，它将长度为 "watermark_length" 的水印信息（即 "watermark_bits"）按照一定的衰减系数 "attenuation" 加入到音频信号 "voice_watermarked" 的前 "watermark_length" 个样本中。其中，"repmat" 函数将水印...

n = 50; for i=1:n global m; m = randsrc()*randi([0,20]); sim('SCRmodel') plot(t,y_backstepping_terminal,'b'); % hold on % name = ['y_back',int2str(i)] ; % xlswrite(name,y_backstepping_terminal); [settlingtime,pos]=zhibiao1(t,y_backstepping_terminal); [settlingtime1,attenuation]=zhibiao2(t,y_backstepping_terminal); % S(i)=settlingtime; % P(i)=pos; S1(i)=settlingtime1; P1(i)=attenuation; end

同时，代码还调用了两个自定义函数zhibiao1和zhibiao2来计算该曲线的两个性能指标settlingtime和attenuation。其中，settlingtime表示系统的稳定时间，attenuation表示系统的衰减量。 在代码中，注释掉的部分是将...

class isotropic : public material { public: isotropic(color c) : albedo(make_shared<solid_color>(c)) {} isotropic(shared_ptr<texture> a) : albedo(a) {} virtual bool scatter( const ray& r_in, const hit_record& rec, color& attenuation, ray& scattered ) const override { scattered = ray(rec.p, random_in_unit_sphere(), r_in.time()); attenuation = albedo->value(rec.u, rec.v, rec.p); return true; } public: shared_ptr<texture> albedo; };

这是 C++ 中的一个类 isotropic，它继承了 material 类...在 scatter 函数中，首先生成一个随机的散射光线（scattered），然后通过 albedo 纹理计算出衰减系数（attenuation），最后返回 true 表示光线成功发生了散射。

clc;clear; n = 50; for i=1:n global m; m = randsrc()*randi([0,20]); b0=2.0000+0.01*m; wc=4.50625+0.01*m; wo=18.025+0.01*m; sim('ADRC2') plot(t,y1,'b'); hold on name = ['y_back',int2str(i)] ; xlswrite(name,y1); [settlingtime,pos]=zhibiao1(t,y1); [settlingtime1,attenuation]=zhibiao2(t,y1); S(i)=settlingtime; P(i)=pos; P1(i)=attenuation; end

具体来说，它使用了一个名为 ADRC2 的模型进行仿真，并将仿真结果保存到了 Excel 文件中。同时，它还计算了仿真结果的一些指标，如调节时间（settling time）和超调量（attenuation），并将它们存储到了 S、P 和 P1 ...

用MATLAB软件编写一段代码，使其能够实现绘制出传输距离分别为5km，40km和80km，损耗系数分别为0.2和0.5 dB/km 的光功率随传输距离的变化图

下面是一段MATLAB代码，可以实现绘制出传输距离分别为5km，40km和80km，损耗系数分别为0.2和0.5 dB/km 的光功率随传输距离的变化图。代码中使用了一些基本的数学计算和绘图函数，可以根据需要进行修改和扩展。 ...

float3 normal = normalize(i.pos.xyz); float3 lightDir = normalize(float3(0,-1,0)); float atten = dot(normal,-lightDir); return fixed4(atten,atten,atten,1);如何将此代码改为点光源代码

假设点光源的颜色为 lightColor，强度为 lightIntensity，距离衰减因子为 attenuation，则可以使用以下代码计算点光源对当前像素的光照强度： float3 lightDir = normalize(lightPos - i.pos.xyz); float...

编写PYTHON程序，采用窗函数法设计一个FIR数字滤波器。数字滤波器的技术指标如下： ，通带边界频率为0.4Π，阻带截止频率为0.6Π，通带最大衰减为0.5dB,阻带最小衰减为50dB

Rs = 50 # Stopband minimum attenuation (dB) # Compute filter order using Kaiser's formula delta_w = ws - wp A = -20*np.log10(Rs) if A > 50: N = int(np.ceil((A-8)/(2.285*delta_w))) else: N = int(np....

利用fdatool设计一个巴特沃斯低通IIR数字滤波器。设计指标参数为：在通带内频率低于0.2π时，最大衰减小于1dB;在阻带内[0.3π，π]频率区间上，最小衰减大于15dB。其中采样间隔为96000Hz。

6. 在 Stopband Attenuation 文本框中输入最小衰减为 15dB。 7. 在 Sampling Frequency 文本框中输入采样频率为 96000Hz。 8. 点击 Design Filter 按钮进行设计。 9. 在 Filter Visualization 窗口中，可以查看...

调用remezord和remez设计FIR高通滤波器，要求：采样频率为16kHz，通带截止频率为5.5kHz，通带衰减为1dB，过渡带小于3.5kz，阻带衰减为75dB，分别画出各h(n)，幅频特性、相频特性及衰减特性。

其中 $A_p$ 和 $A_s$ 分别是通带衰减和阻带衰减（单位为 dB），$\omega_p$ 和 $\omega_s$ 分别是通带截止频率和阻带截止频率（单位为 弧度/秒）。在这里，我们有 $A_p = 1$ dB，$A_s = 75$ dB，$\omega_p = 2\pi\...

clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

这段代码主要是对12导联心电图数据进行预处理，包括去除基线漂移、去除工频干扰和肌电干扰等。具体实现过程如下： 1. 读取原始心电信号数据 signal，并设置采样率 fs。 2. 对每个导联的信号进行小波变换，提取基线...

用MATLAB写一段代码，一个回声音频是由两个音频部分组成再模拟回声产生的，现在需要将这个回声音频减去其中一个音频，做到对单独一个音频回声消除的效果

b = [1 zeros(1,M-1) -attenuation]; % 生成用于延迟的滤波器系数 audio_A_echo = filter(b,1,audio_A); % 加入回声 h = dsp.LMSFilter('Length',M+1,'StepSize',0.01); % 自适应滤波器 x = audio_A_echo(M+1:end); ...

回声是指障碍物对声音的反射，声波在遇到障碍物时，一部分声波会穿过障碍物，而另一部分声波会反射回来形成回声。回声信号为 是由原始语音信号为 和回波信号 叠加而成， 为衰减系数（通常 ），N为传输时延，其数学模型为 。电话、视频会议等系统中均会出现回声，影响信息的有效传递，通过设计回声系统的“逆系统”进行补偿，可有效消除回声，模型图如下所示。 若回声产生系统的系统函数为 ，回声消除系统的系统函数为 ，则回声消除系统应满足 ，由图可知，回声消除系统的输出为 。 （1）请自己录制原始语音信号 ，内容为“I am a student.”，保存成“sound.wav”； （2）试求出回声产生系统的系统函数 。设参数 ， ，编写程序实现（1）中sound.wav的回声信号 ，保存成“soundecho.wav”； （3）试求出回声消除系统的系统函数 ，编写程序实现回声消除系统，并应用（2）中的回声信号 验证 系统的消除效果； （4）分别用filter函数和deconv函数进行回声消除，并比较处理效果。

可以使用MATLAB中的audiorecorder函数录制语音信号，然后将其保存为WAV文件。 matlab recObj = audiorecorder; disp('开始录音...'); recordblocking(recObj, 5); % 录制5秒钟 disp('录音结束.'); y = ...

利用FDATool设计一个陷波器,用来滤除市电50Hz干扰,要求阻带尽可能的窄,阻带最小衰减为30dB,其他指标自定,观察设计结果。 给出该滤波器的幅频响应和相频响应图形,给出滤波器的系数,并求出滤波器的系统函数或差分方程

3. 在“Filter Order”菜单中，选择“Elliptic”，并在“Elliptic”菜单中，设置“Passband Ripple”为0.5dB，“Stopband Attenuation”为30dB。 4. 在“Filter Structure”菜单中，选择“Direct Form II”，并在...

% 设置参数 alpha = 0.2; % 吸收系数 d = 10; % 传播距离 f = 1e6; % 超声波信号频率 fs = 16*f; % 采样率 fc = 4*f; % 载波频率 T = 1/fc; % 周期 t = 0:1/fs:T-1/fs; % 采样时间序列 N = length(t); % 采样点数 A = 1; % 振幅 M = 64; % 星座大小 %生成64QAM调制信号 data = randi([0 M-1], [1, N/2]); constellation = qammod(data, M, 'gray'); signalI = real(constellation); signalQ = imag(constellation); signal = zeros(1, N); signal(1:2:end) = signalI; signal(2:2:end) = signalQ; %超声波信号衰减 attenuation = exp(-alpha*d); signal = signal*attenuation; %正交振幅调制 carrierI = cos(2*pi*fc*t); carrierQ = sin(2*pi*fc*t); modulatedI = signal.*carrierI; modulatedQ = signal.*carrierQ; %解调信号 demodulatedI = modulatedI.*carrierI; demodulatedQ = modulatedQ.*carrierQ; demodulated = demodulatedI + demodulatedQ; %误码率曲线 SNR = -10:2:20; ber = zeros(size(SNR)); for i = 1:length(SNR) noisyI = awgn(modulatedI, SNR(i), 'measured'); noisyQ = awgn(modulatedQ, SNR(i), 'measured'); noisySignal = noisyI.*carrierI + noisyQ.*carrierQ; noisyDemodI = noisySignal.*carrierI; noisyDemodQ = noisySignal.*carrierQ; noisyDemod = noisyDemodI + noisyDemodQ; noisyData = qamdemod(noisyDemod, M, 'gray'); [~, ber(i)] = biterr(data, noisyData); end %星座图 scatterplot(constellation) %调制后波形和解调后与原信号波形曲线对比图 figure subplot(311) plot(t, signal) title('原信号') subplot(312) plot(t, modulatedI) hold on plot(t, modulatedQ) title('正交振幅调制后信号') legend('In-phase', 'Quadrature') subplot(313) plot(t, signal - demodulated) title('解调后信号与原信号的差')data与noisyDatasize不一致怎么解决

在计算误码率时，需要将解调得到的数据与原始数据进行比较，因此需要将解调得到的数据与原始数据的长度保持一致。可以通过以下代码修改： noisyData = qamdemod(noisyDemod, M, 'gray'); noisyData = noisyData...

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