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Xamarin.Andorid 代码方式弹出下拉框

转载于:https://my.oschina.net/u/1024921/blog/163142     public static void SetFocus(this Spinner snr) { snr.FindFocus(); snr.FocusableInTouchMode = true; snr.RequestFocus(); snr.FindFocus();

深入理解ADC，ADC输入噪声分析

一般来讲ADC，就是我们常说的数模转换器，在工业中有很多应用。对于ADC，电子、自动化等专业的朋友肯定都有所耳闻。为增进大家对ADC的认识，本文将对ADC、ADC输入噪声予以介绍。如果你对ADC具有兴趣，不妨一起和小编继续往下阅读哦。 一、ADC数模转换器 模数转换器(ADC)是一种系统，其将一个

WiFi的信噪比多少合适

原文链接  https://www.netspotapp.com/cn/signal-to-noise-ratio.html 大多数专家认为20 dB的SNR仅适于数据传输–也即网页冲浪，查看表格和其他相关流量。如果您想要观看高清视频或进行优质的语音/视频聊天，那么25 dB的SNR是必需的。以下是各个数值范围内的信噪比的表现情况： 5dB

14位125MSPS四通道ADC电路图讲解（通过后端数字求和增强SNR性能）_电工基础电路图讲解

电路图简介： 所示电路是14位、125 MSPS四通道ADC系统的简化图，该电路使用后端数字求和将信噪比（SNR）从单通道ADC的 74 dBFS提升到四通道ADC的78.5 dBFS。这项技术特别适合要求高SNR（如超声和雷达）的应用，并且利用了现代高性能、低功耗、四通道流水线式ADC。##表2总结了系统的测量性能，其

Xilinx - WP509阅读笔记 - 了解射频采样数据转换器的关键参数

在直接采样 RF 设计中，数据转换器的特征通常是 NSD、IM3 和 ACLR 参数，而不是 SNR 和 ENOB 等传统指标。 在软件定义无线电和类似的窄带用例中，量化落入感兴趣频段的数据转换器噪声量更为重要； 遗留数据转换指标不适合这样做。 本白皮书首先介绍了传统 ADC 参数（SFDR、SNR、SNDR (

EBN0-SNR

EBN0=SNR*(1/码率）*(采样倍数)/(调制阶数)（bpsk-1,qpsk-2,8psk-3,16qam-4,64qam-6） SNR=EBN0+10lg（调制阶数）-10lg（上采倍数）-10lg（1/码率）-10lg（总载波数/有效载波数） 频域传输时如OFDM，还要乘(总载波数/有效子载波数)，总之就是除了调制会使得SNR比EBNO大之外，其他的情况都会使得EBNO大于SNR。

匝间短路故障学习历程（三）-- 信号加噪去噪

因为通过仿真实验做出来的数据是模拟数据，所以不能和真实的数据进行比较，所以会用到针对模拟的信号进行添加噪声数据的方法来进行模拟实际场景中的信号。 在MATLAB中也存在直接添加噪声数据的函数，我之前在网上看见过一个帖子详细的讲解了添加噪声数据的方法。在这个帖子中也是用的

webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三)

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二) )讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换。本篇开始讲语音降噪的核心部分，首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比。   1，初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法（QBNE，Quant

webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三)

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事件相机的“140dB”指的到底是什么？

本文首发于公众号：【事件相机】，事件相机的“140dB”指的到底是什么？ 我们常常在事件相机的说明书或一些资料中看到这样的描述：“事件相机具有高动态范围，相对于传统相机一般只有70dB，事件相机能够达到140dB或更高”。那么这里的140dB指的是什么？本文进行相应探讨。 信噪比SNR 信

信噪比——SNR或S/N

信噪比，英文名称叫做Signal-to-noise ratio，缩写为SNR或S/N，又称讯噪比，是科学和工程中所用的一种度量，用于比较所需信号的强度与背景噪声的强度。其定义为信号功率与噪声功率地比率，以分贝（dB）为单位表示。大于比率1:1（高于0分贝）表示信号多于噪声。 信噪比的定义： 有用信号功率(Power of

wifi参数

signal level词性及解释 【计】 信号幅度; 信号电平noise level词性及解释 【计】 噪声电平, 噪声级【化】 噪声级SNR一、信噪比（SNR：Signal to Noise Ratio） 指在规定输入电压下的输出信号电压与输入电压切断时，输出所残留之杂音电压之比，也可看成是最大不失真声音信号强度与同时发出

基于混合模型的语音降噪效果提升

上篇文章（基于混合模型的语音降噪实践）实践了基于混合模型的算法来做语音降噪，有了一定的降噪效果。本篇说说怎么样来提升降噪效果。   算法里会算每个音素的高斯模型参数，也会建一个音素分类的神经网络模型。这些都是依赖于音素对齐的，音素对齐做的越好，每个音素的高斯模型越准确，音素

MAX2769C GNSS中频信号采集器测试

0. 序                 继《MAX2769C GNSS中频信号采集器》https://blog.csdn.net/jr9910/article/details/118490859一文后，继续修改软件以支持软件配置一切中频采集相关参数的目标，现已测试完成。本文将数据集和相关结果整理出来。 1. 不同量化位数及IQ支路采样测

【语音去噪】基于matlab小波软阈值语音降噪【含Matlab源码 531期】

一、简介 1 小波变换应用领域：信号处理、图像处理 2 领域内的应用：信号（图像）的降噪、压缩 3 小波变换的优势：在正交小波中，正交基的选取比传统方法更接近实际信号本身，所以通过小波变换可以更容易地分离出噪声或其他我们不需要的信息，因此在这类应用中小波分析有着传统方法无可比拟的优

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【声源定位】基于matlab阵列流形矩阵信号显示【含Matlab源码 549期】

一、简介 1 阵列流形A包含了阵列的几何结构、阵元模式、阵元间的耦合、频率等影响。 分辨力：阵列测向中，某方向上对信源的分辨力与该方向附近阵列方向矢量的变化率直接相关。在方向矢量变化较快的方向附近，随着信源角度变化阵列快拍数据变化也大，相应的分辨力也高。 2 对于均匀线阵： D(

【现代通信】基于matlab协作通信仿真【含Matlab源码 1006期】

一、简介 协作通信的核心问题是中继节点的协作协议。有两种最基本的中继协作方式放大转发(AF)与解码重传(DF)，其它各种协作协议的研究，几乎均是建立在这两个固定中继协议之上。本文通过MATLAB仿真，来验证协作对通信的改善，分析不同信道情况和不同信噪比下的AF与DF的误码率和分集增益，来

数字调制2ASK误码率分析matlab实现

写在开头： ·关于香农三大定理，以个人学习情况和个人理解以学习总结的形式给出。 香农三大贡献（定理） 一 香农第一定理（可变长无失真信源编码定理） 本课程第一节课，老师给出了信息量的度量方式。信息量的度量应该与消息的种类，重要程度无关，与种类无关是比较容易接受的，如果信息量与消

python测量信号信噪比

python测量信号信噪比 功能：测量信号信噪比 输入S为纯信号,是一个numpy的1D张量 输入SN为带噪信号，是一个numpy的1D张量 输出snr为信噪比，单位为dB，是一个32为的float数 调用格式{snr=SNR_singlech(S,SN)} def SNR_singlech(S, SN): S = S-np.mean(S)# 消除直流分量 S =

MATLAB 2020a向三维向量信号加入噪声——高斯白噪声/泊松噪声

问题 使用matlab向已有的三维信号,如Y = (32,32,512)中的每一个向量(1,1,512)加入特定分布的噪声。   1. 高斯白噪声 使用AWGN函数向Y加高斯白噪声。 AWGN函数的用法 基础知识 dBw与dBm: dBw 与dBm一样，dBw是一个表示功率绝对值的单位（以1W功率为基准，dBm是以1mW为基准）。 信噪

论文翻译六：A novel underwater acoustic signal denoising algorithm for Gaussian/non-Gaussian impulsive

30天挑战翻译100篇论文 坚持不懈，努力改变，在翻译中学习，在学习中改变，在改变中成长… A novel underwater acoustic signal denoising algorithm for Gaussian/non-Gaussian impulsive noise 高斯/非高斯脉冲噪声的水下声信号去噪新算法 Jingjing Wang, Member, IEEE, Jiaheng L

论文翻译三：A Modified Method for Digital Modulation Recognition based on Instantaneous Signal Features

30天挑战翻译100篇论文 坚持不懈，努力改变，在翻译中学习，在学习中改变，在改变中成长… A Modified Method for Digital Modulation Recognition based on Instantaneous Signal Features 一种基于瞬时信号特征的数字调制识别方法 Yang Yangqiang, Zhang Xueqing College of Infor

CCS - Digital Transmission via Carrier Modulation - Probability of Error for QAM in an AWGN Channel

  Probability of Error for QAM in an AWGN Channel           Matlab Coding                   1 % MATLAB script for Illustrative Problem 7.6. 2 echo on 3 SNRindB1=0:2:15; 4 SNRindB2=0:0.1:15; 5 M=16; 6 k=log2(M); 7 for i=1:length(SNRind

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Little_by_little_4 创建一个椒盐噪声的pytorch.transform 任务: 为一个图片加上椒盐噪声,创造一个类实现这个功能 源代码 class AddPepperNoise(object): """增加椒盐噪声 Args: snr （float）: Signal Noise Rate p (float): 概率值，依概率执行该操作 ""