t = (0 : 1 / sample_freq : symbol_period - 1 / sample_freq)'; carrier = cos(2 * pi * carrier_freq * t); tx_baseband_signal = reshape(carrier .* reshape(tx_symbol_seq, [], 1), [], 1);

时间: 2024-04-07 10:29:10 浏览: 112
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Freq_Synthesis_1p0_sangxv6_PLL模型_

在这段代码中，你首先生成了一个时间向量 t，然后使用 carrier_freq 和 t 计算出了一个正弦波 carrier。接着，将 tx_symbol_seq 转换成一个列向量，与 carrier 逐元素相乘，得到一个矩阵，最后使用 reshape 将这个矩阵转换成一个列向量 tx_baseband_signal。 如果这段代码出现了 "数组大小不兼容" 的错误，可能是因为 tx_symbol_seq 和 carrier 的维度不匹配。请检查一下 tx_symbol_seq 和 carrier 的维度是否相同，如果不同的话，你可能需要使用 repmat 将 tx_symbol_seq 扩展到与 carrier 相同的维度，然后再进行逐元素相乘运算。如果维度相同，那么可能是 tx_symbol_seq 中包含了非标量的元素，需要将其转换为标量。另外，还要检查 sample_freq、symbol_period 和 carrier_freq 是否正确。
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typedef enum { HOCO_FREQ_64MHZ = 0xE8, /*!< fHOCO = 64MHz, fIH = 64MHz */ HOCO_FREQ_48MHZ = 0xE0, /*!< fHOCO = 48MHz, fIH = 48MHz */ HOCO_FREQ_32MHZ = 0xE9, /*!< fHOCO = 64MHz, fIH = 32MHz */ HOCO_FREQ_24MHZ = 0xE1, /*!< fHOCO = 48MHz, fIH = 24MHz */ HOCO_FREQ_16MHZ = 0xEA, /*!< fHOCO = 64MHz, fIH = 16MHz */ HOCO_FREQ_12MHZ = 0xE2, /*!< fHOCO = 48MHz, fIH = 12MHz */ HOCO_FREQ_8MHZ = 0xEB, /*!< fHOCO = 64MHz, fIH = 8MHz */ HOCO_FREQ_6MHZ = 0xE3, /*!< fHOCO = 48MHz, fIH = 6MHz */ HOCO_FREQ_4MHZ = 0xEC, /*!< fHOCO = 64MHz, fIH = 4MHz */ HOCO_FREQ_3MHZ = 0xE4, /*!< fHOCO = 48MHz, fIH = 3MHz */ HOCO_FREQ_2MHZ = 0xED, /*!< fHOCO = 64MHz, fIH = 2MHz */ } hoco_freq_t;这段代码是干嘛的

这段代码定义了一个枚举类型 hoco_freq_t，其中包含了12个枚举值，每个枚举值代表一个HOCO时钟频率和内部时钟频率的组合。HOCO时钟是指 High-speed On-Chip Oscillator，是一种高速稳定的内部时钟源，可以用于驱动...

module irigb_offset_calculator ( input signed [15:0] samples [0:SAMPLE_COUNT-1], // IRIG-B 信号采样数据 input integer sample_rate, // 采样率 output real freq_offset, // 频率偏移量 output real phase_offset // 相位偏移量 ); parameter SAMPLE_COUNT = 1024; // 采样点数 parameter IRIGB_FREQ = 100000; // IRIG-B 码基本频率 real fft_result [0:SAMPLE_COUNT-1]; // 存储 DFT 结果 initial begin integer i; real freq_diff, phase_diff; real cos_val, sin_val; // 计算 DFT 结果 for (i = 0; i < SAMPLE_COUNT; i = i + 1) begin cos_val = $cos(2 * $pi * IRIGB_FREQ * i / sample_rate); sin_val = $sin(2 * $pi * IRIGB_FREQ * i / sample_rate); fft_result[i] = (samples[i] * cos_val) - (samples[i] * sin_val) * $i; end // 找到主频率和相邻两个频率分量 integer main_freq_index = IRIGB_FREQ * SAMPLE_COUNT / sample_rate; integer left_freq_index = main_freq_index - 1; integer right_freq_index = main_freq_index + 1; // 计算频率偏移量和相位偏移量 freq_diff = ($arg(fft_result[right_freq_index]) - $arg(fft_result[left_freq_index])) * sample_rate / (2 * $pi); phase_diff = $arg(fft_result[main_freq_index]); // 将结果输出到对应的输出端口 freq_offset = freq_diff / IRIGB_FREQ; phase_offset = phase_diff / $pi; end endmodule这代代码是用来干嘛

这是一个 Verilog HDL 模块，用于计算 IRIG-B 信号的频率偏移量和相位偏移量。它通过对输入的采样数据进行 DFT（离散傅里叶变换），找到 IRIG-B 码基本频率和相邻两个频率分量，然后计算频率偏移量和相位偏移量，并...

% 计算基波频率 fund_freq = 50; % 计算谐波频率 harmonic_freqs = [fund_freq * i for i in 2:6]; % 设计FIR滤波器 nyquist_freq = 0.5 * fs; cutoff_freq = 2 * max(harmonic_freqs); numtaps = 101; taps = fir1(numtaps, cutoff_freq / nyquist_freq); % 滤波数据 filtered_data = filter(taps, 1, y); % 绘制原始数据和滤波后数据 t = 0:1/fs:(length(data)-1)/fs;

其中，fund_freq变量表示基波频率为50Hz，harmonic_freqs变量表示谐波频率为基波频率的2到6倍，nyquist_freq表示采样频率的一半，cutoff_freq表示截止频率为谐波频率的最大值的两倍，numtaps表示滤波器的阶数，taps...

inverse_freq = zeros(size(motion_freq)); inverse_freq(abs(motion_freq) < T) = 0; inverse_freq(abs(motion_freq) >= T) = 1 ./ motion_freq(abs(motion_freq) >= T); noisy_freq = fft2(noisy, 1024, 1024); %restored_freq = ; restored = ifft2(restored_freq); restored = restored(1 : H, 1 : W); restored(restored < 0) = 0; restored(restored > 1) = 1;修改

然后，它根据一个阈值 T，将频域上的低通滤波器和高通滤波器分别应用于频域表示。对于低频部分，将其设置为 0，对于高频部分，将其设置为 1/运动模糊频谱。这样就得到了一个逆滤波的频域表示。最后，通过傅里叶反...

// SYS_CLK_FREQ表示输入时钟频率；TARGET_CLK_FREQ表示目标时钟频率；N表示计数器的位宽 module clkdiv #(parameter SYS_CLK_FREQ = 100_000_000, TARGET_CLK_FREQ = 10_000_000, N = 3)( input sys_clk, input sys_rst_n, output clk_out ); // 请在下面添加代码，对输入时钟（100MHz）进行10分频 // 代码量预计10~13行 /****** Begin / / End ******/ endmodule预期输出： VCD info: dumpfile waveform.vcd opened for output. At time 0ns: sys_rst_n = 0, clk_out = x At time 5ns: sys_rst_n = 0, clk_out = 0 At time 20ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 0 At time 65ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 1 At time 115ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 0 At time 165ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 1 At time 215ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 0

module clkdiv #(parameter SYS_CLK_FREQ = 100_000_000, TARGET_CLK_FREQ = 10_000_000, N = 3)( input sys_clk, input sys_rst_n, output clk_out ); reg [N-1:0] counter; wire reset; assign reset = ~sys_...

// SYS_CLK_FREQ表示输入时钟频率；TARGET_CLK_FREQ表示目标时钟频率；N表示计数器的位宽 module clken #(parameter SYS_CLK_FREQ = 100_000_000, TARGET_CLK_FREQ = 10_000_000, N = 4)( input sys_clk, input sys_rst_n, output clk_flag ); // 请在下面添加代码，针对输入时钟（100MHz）产生10分频使能时钟输出clk_flag // 代码量预计10~13行 /****** Begin ******/ /****** End ******/ endmodule输入信号： 时钟周期为10ns（100MHz）； 0ns： sys_clk = 0, sys_rst_n = 0； 20ns: sys_rst_n = 1； 复位信号无效后，再经历20个时钟上升沿。 预期输出： VCD info: dumpfile waveform.vcd opened for output. At time 0ns: sys_rst_n = 0, clk_out = x At time 5ns: sys_rst_n = 0, clk_out = 0 At time 20ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 0 At time 115ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 1 At time 125ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 0 At time 215ns: sys_rst_n = 1, clk_out = 1

module clken #(parameter SYS_CLK_FREQ = 100_000_000, TARGET_CLK_... if (counter == SYS_CLK_FREQ / TARGET_CLK_FREQ / 2 - 1) begin clk_out <= ~clk_out; end end end assign clk_flag = clk_out; endmodule

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A...

module freq_ctrl(clk50M,rst_n,freq_add,freq_minus,freq_word); input clk50M,rst_n,freq_add,freq_minus;//clock,rest;frequency control keys(add or minus) output [24:0] freq_word; reg [24:0] freq_word_r; reg freq_add_r1,freq_add_r2;//eventcheck regster reg freq_minus_r1,freq_minus_r2;//eventcheck regster wire freq_add_flag,freq_minus_flag;//event come flag parameter k=25'd67; assign freq_word=freq_word_r; assign freq_add_flag=(~freq_add_r1)&&freq_add_r2;//to test wheter add-frequency key is pressed assign freq_minus_flag=(~freq_minus_r1)&&freq_minus_r2;//to test wheter minus-frequency key is pressed always@(posedge clk50M or negedge rst_n) begin if(!rst_n) begin freq_word_r<=25'd6700;//k=2^N*fout/fsys N=25 freq_add_r1<=1'b0; freq_add_r2<=1'b0; freq_minus_r1<=1'b0; freq_minus_r2<=1'b0; end else begin //---------------------event check----------------------------// freq_add_r1<=freq_add;//eventcheck regester freq_add_r2<=freq_add_r1;//eventcheck regester freq_minus_r1<=freq_minus;//eventcheck regester freq_minus_r2<=freq_minus_r1;//eventcheck regester //-----------------------------------------------------------// //-------------------generat frequency control word----------// if(freq_add_flag==1'b1)//add-frequency key tested begin if(freq_word_r<25'd2700000) freq_word_r<=freq_word_r+25'd67;//frequency control word added else freq_word_r<=freq_word_r; end else if(freq_minus_flag==1'b1)//minus-frequency key tested begin if(freq_word_r>25'd67) freq_word_r<=freq_word_r-25'd67;//frequency control word minus else freq_word_r<=freq_word_r; end //-----------------------------------------------------------// end end endmodule 对此程序进行仿真结果分析

1. 在仿真工具中创建一个新的测试台，并将freq_ctrl模块实例化。 2. 创建时钟信号clk50M，以50MHz的频率生成时钟信号。 3. 创建rst_n信号，并在仿真开始时将其拉低，保持至少一个时钟周期，然后将其拉高。 4. 创建...

优化这段python代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' # 输入信号 def inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A*np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) # 锁相测量部分 def LockinMeasurement_func(inputVoltageSignal, t_vec, ref_freq): # 生成参考信号 sin_ref = 2*np.sin(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) cos_ref = 2*np.cos(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) # 混频信号 signal_0 = inputVoltageSignal * sin_ref signal_1 = inputVoltageSignal * cos_ref # 低通滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # 计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2 + Y**2) phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 振幅和相位 A = 1 phi = 0 # 参考频率 ref_freq = 17.77777 # 加入噪声 noise = 0.1 #可通过调节参数控制噪声大小 # 时间 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=ref_freq) # 锁相测量 A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq) print('Result: A=%.3f, phi=%.3f'%(A,phi)),使freq从1增加到1000，最后画出两张图，一张是输出信号幅值A与频率freq的关系，第二张是输出信号相位phi与频率freq的关系

cos_ref = 2*np.cos(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) # 混频信号 signal_0 = inputVoltageSignal * sin_ref signal_1 = inputVoltageSignal * cos_ref # 低通滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean...

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。...这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

module DDS( input clk, input rst, input [7:0] freq_control, output reg [7:0] sine_wave);reg signed [7:0] phase_acc;reg [7:0] rom [0:255];parameter F_OUT_MAX = 5000; // 最大信号频率为5kHzparameter F_CLK = 1000000; // 时钟频率为1MHzparameter N_BITS = 8; // N的位数parameter M_BITS = 8; // M的位数integer i;// 生成ROM表initial begin for (i = 0; i < 256; i = i + 1) begin rom[i] = (2**8 - 1) * sin(2 * $pi * i / 256); endend// 计算频率控制字MFreg [N_BITS-1:0] N;reg [M_BITS-1:0] M;reg [15:0] MF;always @ (posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin phase_acc <= 0; end else begin N <= freq_control[N_BITS + M_BITS - 1 : M_BITS]; M <= freq_control[M_BITS - 1 : 0]; MF <= (N * F_OUT_MAX * (2**M_BITS)) / F_CLK; phase_acc <= phase_acc + MF; endend// 生成正弦波always @ (posedge clk or posedge rst) begin if (rst) begin sine_wave <= 0; end else begin sine_wave <= rom[phase_acc[7:0]]; endendendmodule这串代码中，哪个部分是累加器设计，哪个部分是频率控制字设计

M <= freq_control[M_BITS - 1 : 0]; MF <= (N * F_OUT_MAX * (2**M_BITS)) / F_CLK; phase_acc <= phase_acc + MF; end end 频率控制字设计是这部分： input [7:0] freq_control

int i; for ( i = 0; i < FFT_LENGTH; i++) { fft_inputbuf[2 * i] = 100 + 10 * arm_sin_f32(2 * PI * i / FFT_LENGTH) + 30 * arm_sin_f32(2 * PI * i * 4 / FFT_LENGTH) + 50 * arm_cos_f32(2 * PI * i * 8 / FFT_LENGTH); fft_inputbuf[2 * i + 1] = 0; } arm_cfft_radix4_f32(&scfft, fft_inputbuf); arm_cmplx_mag_f32(fft_inputbuf, fft_outputbuf, FFT_LENGTH);以此续写计算波的频率和峰峰值的代码

float sampling_freq = 10000.0; // 假设采样频率为10kHz // 计算频率分辨率 float freq_resolution = sampling_freq / FFT_LENGTH; // 定义变量来存储最大幅值和对应的频率索引 float max_amplitude = 0.0; int ...
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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。