开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在simulink中对输出信号进行归一化/变换/整形，以使其仅由连接的尖峰值构建

在Simulink中对输出信号进行归一化/变换/整形，以使其仅由连接的尖峰值构建，可以通过以下步骤实现：

归一化：归一化是将信号的幅值范围缩放到特定范围内的过程。在Simulink中，可以使用Gain模块来实现归一化操作。将输出信号连接到Gain模块的输入端，然后设置Gain值，使得输出信号的幅值范围符合要求。
变换：变换是将信号从一种表示形式转换为另一种表示形式的过程。在Simulink中，可以使用各种数学运算模块来实现信号的变换操作。例如，可以使用Add、Subtract、Multiply、Divide等模块对输出信号进行加减乘除运算，从而实现信号的变换。
整形：整形是将信号调整为特定形状或特定频率的过程。在Simulink中，可以使用各种滤波器模块来实现信号的整形操作。例如，可以使用Lowpass、Highpass、Bandpass等滤波器模块对输出信号进行滤波，从而调整信号的频率特性。

通过以上步骤，可以对输出信号进行归一化、变换和整形操作，使其仅由连接的尖峰值构建。具体的操作方式和参数设置可以根据实际需求进行调整。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库服务：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网服务：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云音视频服务：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云移动开发服务：https://cloud.tencent.com/product/mad
腾讯云网络安全服务：https://cloud.tencent.com/product/ddos

相关搜索:腾讯云win2008服务器只有一个盘腾讯云服务器配置指南腾讯云服务器输入远程连接腾讯云服务器linux系统有图形界面上传到腾讯云的服务器的文件在哪里找腾讯云如何开启smtp服务器配置腾讯云服务器怎么登录一亚马逊账号密码腾讯云ftp服务器原始密码是什么意思如何连接到腾讯云服务器腾讯云本地服务器是什么

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

倒立摆：Simulink建模[通俗易懂]

在此页面中，我们概述了如何建立倒立摆系统的模型，刹车使用Simulink及其附件进行仿真。然后可以使用非线性仿真来测试模型的线性化版本的有效性。仿真模型还可以用于评估基于线性化模型设计的控制方案的性能。

01

通信原理MATLAB\Simulik仿真（二）简单余弦函数乘法器

功能描述：输入为一个正弦波信号：u(t)=sint；输出为此正弦信号与一个常数的乘积，y(t)=au(t)，a不等于0。

02

matlab之simulink仿真入门

Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。使用Simulink来建模、分析和仿真各种动态系统（包括连续系统、离散系统和混合系统），将是一件非常轻松的事情。它提供了一种图形化的交互环境，只需用鼠标拖动的方法便能迅速地建立起系统框图模型，甚至不需要编写一行代码。由于Simulink具有强大的功能与友好的用户界面，因此它已经被广泛地应用到诸多领域之中，如：（1）通讯与卫星系统。（2）航空航天系统。（3）生物系统。（4）物流系统。（6）制造系统。（7）金融系统。

01

启示AGI之路:神经科学和认知心理学大回顾

A Review of Findings from Neuroscience and Cognitive Psychology as Possible Inspiration for the Path to Artificial General Intelligence

01

GNU Radio之Schmidl & Cox OFDM synch.底层C++实现

在 GNU Radio OFDM 系统中，一个非常重要的环节是在接收端准确地同步和检测发送端发出的信号。这就是 Schmidl & Cox 同步算法发挥作用的地方。Schmidl & Cox 算法是一种用于 OFDM 信号的时间同步的技术。本文对其底层 C++ 源码进行学习记录。

01

声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)

在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。

02

Simulink建模与仿真（9）-动态系统模型及其Simulink表示（连续系统模型及表示）

与离散系统不同，连续系统是指系统输出在时间上连续变化，而非仅在离散的时刻采样取值。连续系统的应用非常广泛，下面给出连续系统的基本概念。

03

介绍一下simulink的模型工作区(Modal Workspace)

simulink模型工作区与 MATLAB 工作区的差异在于每个模型都带有自己的工作区以存储变量值。

01

10X Cell Ranger ATAC 算法概述

执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误，从而使片段与原始条形码相关联，从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查，并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码，方法是找出所有白名单上的条形码，它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离（Hamming distance）<= 2)，并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中，未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码，则将其更正为白名单条形码。

01

一种具有神经形态硬件解码器的双向脑机接口

双向脑机接口(BMIs)在大脑和外部世界之间建立了双向的直接通信链接。解码器将记录的神经活动转换为运动指令，编码器将从环境中收集的感觉信息直接传递给大脑，形成闭环系统。这两个模块通常集成在笨重的外部设备中。然而，对严重运动和感觉缺陷患者的临床支持需要紧凑、低功率和完全可植入的系统，该系统可以解码神经信号来控制外部设备。

04

Simulink建模与仿真（8）-动态系统模型及其Simulink表示（离散系统模型及表示）

所谓离散系统，是指系统的输入与输出仅在离散的时间上取值，而且离散的时间具有相同的时间间隔。下面给出离散系统更全面的定义。

01

Matlab实现傅里叶变换

傅里叶变换是将按时间或空间采样的信号与按频率采样的相同信号进行关联的数学公式。在信号处理中，傅里叶变换可以揭示信号的重要特征（即其频率分量）。

03

大脑启发机器智能：神经生物信用分配学习机制大全

• Implicit Signals (‘Imp’): two-factor Hebbian adaptation (Hebbian (2F));

01

System Generator从入门到放弃(一)-安装与使用

System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。

02

图像降噪有哪些方法？

图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。

02

LC串联谐振拓扑仿真建模

直流高压电源主要应用于高端精密分析仪器、高端医疗分析仪器、静电应用、激光雷达、核探测、惯性导航、雷达通信、电子对抗、高功率脉冲、等离子体推进等行业领域。

01

启示AGI之路:神经科学和认知心理学大回顾全译上

A Review of Findings from Neuroscience and Cognitive Psychology as Possible Inspiration for the Path to Artificial General Intelligence

01

使用Matlab和Simulink进行数字信号处理的详细教程

数字信号处理（DSP）是在数字计算机或数字信号处理器上对信号进行处理的一种技术。Matlab和Simulink是用于科学计算和系统建模的强大工具，也广泛用于数字信号处理应用。本教程将深入介绍如何使用Matlab进行数字信号处理，并如何在Simulink中建模和仿真数字信号处理系统。

02

【Matlab】Simulink中CAN模块的使用（车辆网络工具箱）

此外，更多时候我们是在Simulink中使用CAN信号的传输和接收，例如下面这个用Simulink仿真汽车CAN信号的例子。

01

System Generator初体验FIR滤波器

有关 System Generator 的安装以及简介可以参考我之前的博客 Matlab Simulink支持system generator插件，本文将初体验 System Generator，以达到如下目的：

06

脉冲激光测距机原理「建议收藏」

激光脉冲测距与雷达测距在原理上是完全相同的。在测距点激光发射机向被测目标发射激光脉冲，光脉冲穿过大气到达目标，其中一小部分激光经目标反射后返回测距点，并被测距机上的探测系统接收。测出从激光发射时刻到反射光被接收时刻之间的时间间隔t，根据已知光速，公式：S=Ct/2(S距离；C激光空气中速度；t发射和接收回波的时间差。

03

超高效人工光电神经元成真？速度比自然神经元快3万倍，研究登Nature子刊

在人工神经网络中，被称之为神经元的诸多组件被植入数据并协同来解决诸如人脸识别等问题。神经网络反复调整相互间的突触——一种神经元之间的连接，确定由此产生的行为模式是否为更佳的解决方案。但随着时间推移，神经网络最终会在计算的结果中发现最佳的行为模式。而后它会选取这些模式作为默认值，模仿人脑的学习过程。

01

面试官让你使用 scipy.fft 进行Fourier Transform，你会吗

傅立叶变换是许多应用中的重要工具，尤其是在科学计算和数据科学中。因此，SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换。最初，SciPy 提供了该scipy.fftpack模块，但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。

03

System Generator从入门到放弃(二)-Digital Filter

System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。

02

使用python进行傅里叶FFT-频谱分析详细教程

说明：本文适合信号处理方面有一定的基础的人阅读，能够理解什么时候傅里叶级数和傅里叶变换，能够理解他们的核心思想以及基本原理，能够理解到底什么是“频率域”，能够从频率的角度分析信号。

08

matlab仿真的五个步骤,matlab仿真步骤

基于matlab的MPSK的仿真流程图_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料…

02

FIR数字滤波器设计（下）

今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，FIR数字滤波器设计，包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说，上货。

00

FIR数字滤波器设计

今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，FIR数字滤波器设计，包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说，上货。

01

PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。

01

matlab 仿真报错,matlab仿真错误记录

1. 求数值积分quadl函数。被积函数表达式需要写成点乘(点操作)的形式，否则要不积出的结果不对，要么报错。

01

史上最全-5G可使用的波形有哪些？

对于NR，需要改进波形设计以有效地复用不同的服务，同时分别针对每个服务的特定要求进行优化。

01

深度 | 生物神经网络基础：从尖峰放电神经元谈起

选自Jack Terwilliger's Blog 作者：Jack Terwilliger 机器之心编译参与：Panda 人工神经网络在很多领域都取得了突破性进展，这项技术的最初灵感源自生物神经网络。作为我们人类智能的来源，生物神经系统或许还能给我们的人工智能创造之路带来新的启迪。MIT 自动驾驶汽车和人工智能方向的副研究员 Jack Terwilliger 近日在自己的博客上发布了其系列文章《生物神经网络》的第一篇，对生物神经元的基本信息以及常见的模型进行了介绍。机器之心对本文进行了编译。原文中还包含一

02

Transformer也能生成图像，新型ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

选自arXiv 作者：Zhuowen Tu、Ce Liu等机器之心编译编辑：Panda Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN 主导的任务上暂露头角。近日，加州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项研究提出了使用视觉 Transformer 来训练 GAN。为了有效应用该方法，研究者还提出了多项改进技巧，使新方法在一些指标上可比肩前沿 CNN 模型。卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共

01

FIR数字滤波器设计（下）

今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，FIR数字滤波器设计，包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说，上货。

02

黄浴：基于深度学习的超分辨率图像技术发展轨迹一览

我们一般可以将现有的 SR 技术研究大致分为三大类：监督 SR ，无监督 SR 和特定领域 SR （人脸）。

02

【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。

01

【语音处理】时域信号分析基本工具，什么是窗函数

上一节主要介绍了关于语音听觉的相关内容，从本节开始，我们将展开一系列关于语音时域信号分析、频域信号、线性预测分析、倒谱特征等相关内容。

04

零成本体验StyleGAN2：Colab代码直接使用，细节逼真难以分辨

最近英伟达在 GAN 领域最大的研究突破莫过于 StyleGAN2 了。这一新的研究提升了生成图像的质量，实现了最新的 SOTA。论文公开的同时，英伟达也公开了相关的代码和 Colab 笔记，你可以直接在线使用。

02

特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。

01

全球首个双边植入脑机接口：瘫患者借助脑机接口实现双机械臂共享控制

智能机器人系统和脑机接口（BMI）的进步帮助感觉运动缺陷患者恢复功能和独立性；然而，考虑到通过用户输入协调控制多个肢体的多个自由度（DOF）的技术复杂性，需要双手协调和精细操作的任务仍然没有解决。为了解决这一挑战，本研究实施了一种协作共享控制策略，以操纵和协调两个模块化假肢（MPL）执行双手自食任务。

02

如何实现MATLAB与Simulink的数据交互

MATLAB是一款强大的数学计算软件，Simulink则是一种基于模型的多域仿真平台，常用于工程和科学领域中的系统设计、控制设计和信号处理等方面。MATLAB和Simulink都是MathWorks公司的产品，因此二者之间可以实现数据交互，具有以下几个重要的原因：

01

深度 | 卷积神经网络十五问：CNN与生物视觉系统的研究探索

和我近期的大多数博文一样，我写这篇文章的起因是近期一个 Twitter 讨论，具体是关于如何将深度卷积神经网络（CNN）的组件与大脑联系起来。但是，这里的大多数思考都是我以前考虑并讨论过的。当有人使用 CNN 作为视觉系统的模型时，我通常（在研究讨论和其它对话上）必须鼓励和支持这一选择。部分原因是它们（在某种程度上）是神经科学领域相对较新的方法，还有部分原因是人们对它们持怀疑态度。计算模型一般在神经科学领域发展较慢，很大部分（但并非全部）是来自不使用或构建计算模型的人；它们通常被描述成不切实际或没有用处。在对技术宅的普遍反感和深度学习/人工智能（会值多少钱？）的过度炒作氛围中，不管你得到了什么模型，某些人都会厌恶它。

00

概率建模和推理的标准化流 review2021

Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference 调查

01

这篇论文让你无惧梯度消失或爆炸，轻松训练一万层神经网络

深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重大突破。神经网络的表达能力通常随着其网络深度呈指数增长，这一特性赋予了它很强的泛化能力。然而深层的网络也产生了梯度消失或梯度爆炸，以及模型中的信息传递变差等一系列问题。研究人员使用精心设计的权值初始化方法、BatchNorm 或 LayerNorm 这类标准化技术来缓解以上问题，然而这些技术往往会耗费更多计算资源，或者存在其自身的局限。

02

重磅！Nature子刊：利用GAN来“深度伪造大脑数据”可以改善残疾人的脑机接口

近日，南加州大学(Universityof Southern California)维特比工程学院的研究人员正在使用生成对抗网络(GAN)来改善残疾人的脑机接口。生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种生成式模型，以创建深度伪造视频和逼真的人脸而闻名。

01

The Brain vs Deep Learning(三)

生物信息处理的复杂性不是以蛋白质信号传导级联为结束，100亿个蛋白质不是完成其任务的工人的随机汤，而是这些工作者被设计为具有特定数量以服务于与目前相关的特定功能。所有这些都由涉及辅助蛋白，DNA和信使RNA（mRNA）的紧密反馈环控制。

02

System Generator从入门到放弃(五)-Black Box调用HDL代码

System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。

02

适用于高动态范围视频的码率控制算法简介

1.背景介绍随着高动态范围(HDR，High Dynamic Range)概念的普及以及诸如OLED等技术上的进步，消费者市场对HDR设备呈现出极大的热情。相比4K带来的是更多细节和更加精细的纹理上的变化，HDR带来的则是在色彩呈现上更加生动的画面。HDR电视的最高亮度可达1000尼特，亮度的提升使得场景更加的真实。由于HDR相比标准动态分布(SDR，Standard Dynamic Range)拥有更广的亮度范围，因此将HDR的光信号转换为数字信息以进行编码相比传统SDR信号，也需要新一代的变换函数，比

04

不使用残差连接，ICML新研究靠初始化训练上万层标准CNN

深度卷积神经网络（CNN）是深度学习成功的关键。基于 CNN 的架构在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及最近的围棋博弈等多个领域取得了前所未有的准确率。

00

不使用残差连接，ICML新研究靠初始化训练上万层标准CNN

深度卷积神经网络（CNN）是深度学习成功的关键。基于 CNN 的架构在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及最近的围棋博弈等多个领域取得了前所未有的准确率。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭