1. 对于直接给出频响函数的情况 这里以滑动平均的频响函数作为例子,滑动窗口为[0, 4]. 上式中M2=4. >> w=0:0.001:2*pi; >> h1=1-exp(-j*w*5); >> h2=1-exp(-j*w); >> h=0.2*h1./h2;                % 注意这里是点除 >> plot(w/pi,abs(h));            % 横轴以pi为单位 >> plot(w/pi,angle

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调(二) 主要关于调相方面 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加10kHz 相位每次增加 PI/2 幅值每次增加两倍 ROM的深度为1024.宽度为8 二.文章内容: 完成调相模块并验证功能 完成调幅模块 按结构图来连接各个模块并仿真验证 1.调相 从图像上来理解调整相位就是原函数在X轴上进行水平移动. 在本项目中函数的波形图按照顺序存在ROM中,我们只要按照比例调整读取ROM的地址,即可调相. 前文中我们使用

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加1kHz. 相位每次增加 2*PI/256 幅值每次增加两倍 二.文章内容: DDS的核心原理. 分别使用两种方式完成频率可调(a.b),并且进行对比(c),最后对b进行优化(d). 完成赋值.频率.相位可调的正弦波形发生器.(文章二) 1.DDS核心原理: 读取ROM中存储的波形数据获得一个基础波形(基频),之后不断进行循环读取. 幅值--ROM中取得数据使用乘法进行放

FFT之后得到的是什么数 FFT之后得到的那一串复数是波形对应频率下的幅度特征,注意这个是幅度特征不是复制,下面要讲两个问题:1.如何获取频率,2.如何获取幅值 获取频率 FFT变换如何获取频率?傅里叶变换并没对频率进行任何计算,频率只与采样率和进行傅里叶变换的点数相关,注意这里是进行傅里叶变换的点数而不一定是信号的长度. FFT变换完第一个数时0Hz频率,0Hz就是没有波动,没有波动有个专业一点的说法,叫直流分量. 后面第二个复数对应的频率是0Hz+频谱分辨率,每隔一个加一次,频谱分辨率Δf计

切片,就像面包,给几刀,切成一片一片,可以做成吐司,也可以做成三明治,口味更佳: 列表(list).元组(tuple).字符串(str)都能进行切片,得到子片段,实际上切片操作比想象的要强大很多,能取值,亦能赋值. 忽略最后一个元素 切片是用下标和冒号来描述的,比如s[2:13].对于2, 3, ..., 12这个序列,表达为[2, 13),左闭右开,比[2, 12]和(1, 13)都更合理,理由如下: 上限减去下限等于元素个数,比如13 - 2 = 11,刚好就有11个元素. 连续的范围没有重

做个备份,对 numpy 不熟,每次都找函数找半天. 代码里分几块: 1. 从 argc[1] 的文档中读取数据,并转化为 float.文档中有 2001 行,第一行为头,后面 2000 个是采样数据加换行. 2. wd[] 是我这里用的窗函数.是我们某产品里用的窗,参考下面一行 c: r[p]=s[p] *(*PI*p/len)+*PI*p/len)-*PI*p/len));//FDMS_1 Window 3. 使用 numpy 进行 fft. 4. 找出最大和次最大,然后估算真实最大. 5.

最近需要对ecognition分割结果进行统计分析,以此来进一步判断其分割结果中的欠分割和过分割对象,在看了一篇论文后,发现了可以用一个参数H来判断每个切割对象的异质性,由于此方法需要用到arcgis和Python来配合,因此记录下. 公式大概如下: 从中可以看出,如果需要计算出参数H,我们需要先计算出每个对象的归一化方差和归一化的莫兰指数. 在计算必须的参数前,我们需要准备的数据包括: 1.原始遥感图像 2.运用ecognition进行切割后产生的标签文件和矢量文件(shp文件). 下面开始进

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

傅里叶变换(fft) 法国科学家傅里叶提出,任何一条周期曲线,无论多么跳跃或不规则,都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和.傅里叶变换即是把一条不规则的曲线拆解成一组光滑正弦曲线的过程. 傅里叶变换的目的是将时域(即时间域)上的信号转变为频域(即频率域)上的信号,随着域的变换,对同一个事物的了解角度也就随之改变,因此在时域中某些不好处理的地方,在频域就可以较为简单的处理.这就可以大量减少处理信号存储量. 例如:弹钢琴 假设有一时间域函数:y = f(x),根据傅里叶的理论它可以被分解为一系列正弦函数

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

频谱: 对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω).频谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换.频谱分析中可求得幅值谱.相位普.功率谱和各种密度谱.频谱分析过程较复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶分析为基础的. 信号的频谱分为幅度谱和相位谱,幅度谱对应于一阶分析,信号傅里叶变换的幅值在频域的分布称为幅度谱,相位的分布称为相位谱. 功率谱: 功率谱的概念是针对功率有限信号的,所表现的是单位频带内信号功率随频率

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

作者:桂. 时间:2017-05-25  10:14:21 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 书中代码:http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu,提取密码:9dmi 前言 最近学习有一点体会,每一个学科的理论模型都提供了解决问题的思路,一个没有受过教育又迷信权威的头脑,难以从抽象的角度去认识.理解问题,自然科学传递了这样一套思维.例如之前的谱减法,就是具体问题具体分析;维纳滤波,表达

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter

运行 Simulink 有三种方式: z 在 MATLAB 的命令窗口直接键入“Simulink”并回车: z 单击 MATLAB 工具条上的 Simulink 图标: z 在 MATLAB 菜单上选 File→New→Model. 按“Ctrl+F9”组合键,出现灰底的大括号,里面有光标在闪动. 在这个大括号里面输入“eq \f(X,Y)”(不含双引号,eq后面有空格),其中X.Y分别是分子和分母的式子(中文也行). 最后按一下“Shift+F9”组合键,这个分式就打出来了. 傅立叶变换:时域

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没