参考:https://blog.csdn.net/dxpqxb/article/details/80969760 目前主流的无线WIFI网络设备802.11a/b/g/n/ac: 传统 802.11 1997年发布 两个原始数据率:1Mbps 和 2Mbps 跳频展频 (FHSS)或直接序列展布频谱(DSSS) 三个不重叠的信道中,工业.科学.医学 (ISM) 频段频率为2.4GHz 最初定义的载波侦听多点接入/避免冲撞 (CSMA-CA) 802.11a 1999年发布 提供多种调制类型的数据

程序1: %在MATLAB中是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当采样时间间隔足够小时,这些离散的采样值就能较好地近似出连续信号,matlab中连续信号的显示实际上还是离散信号的显示,只是取样点特别 %多的时候,用线连接起来,显示出来的图形就比较圆滑,接近连续信号:如果取样点特别少,连接起来就会变成折线: clear all; %这个其实可以没有,只不过以前出过问题,现在就加上! N=; %这个是你举得信号的点数,随便你了 fs=; %这个是抽样频率,记得要高于信号中最高频率

这里将要介绍的HTML5 音频处理接口与Audio标签是不一样的.页面上的Audio标签只是HTML5更语义化的一个表现,而HTML5提供给JavaScript编程用的Audio API则让我们有能力在代码中直接操作原始的音频流数据,对其进行任意加工再造. 展示HTML5 Audio API 最典型直观的一个例子就是跟随音乐节奏变化的频谱图,也称之为可视化效果.本文便是以此为例子展示JavaScript中操作音频数据的. 文中代码仅供参考,实际代码以下载的源码为准. 了解Audio API   

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

绘制分析器数组所有数据.本文内容,承接上文 1.800宽度绘制 var url='../content/audio/海阔天空.mp3'; if (!window.AudioContext) { alert('您的浏览器不支持AudioContext'); } else { //创建上下文 var atx = new AudioContext(); var source = null; //使用Ajax获取音频文件 var request = new XMLHttpRequest(); reque

HTML <style> #canvas { background: black; } </style> <div class="container"> <button class="btn btn-primary" id="playBtn"> <i class="glyphicon glyphicon-pause"></i> </button>

在项目中,需要画波形频谱图,因此进行查找,不是很懂相关知识,下列代码主要是针对这篇文章. http://blog.csdn.net/xcgspring/article/details/4749075 //快速傅里叶变换 /* 入口参数: inv: =1,傅里叶变换; =-1,逆傅里叶变换 N:输入的点数,为偶数,一般为2的幂次级,2,4,8,16... k: 满足N=2^k(k>0),实质上k是N个采样数据可以分解为偶次幂和奇次幂的次数 real[]: inv=1时,存放N个采样数据的实部,in

前言 openlayers4 官网的 api 文档介绍地址 openlayers4 api,里面详细的介绍 openlayers4 各个类的介绍,还有就是在线例子:openlayers4 官网在线例子,这个也是学习 openlayers4 的好素材. openlayers4 入门开发系列的地图服务基于 Geoserver 发布的,关于 Geoserver 方面操作的博客,可以参考以下几篇文章: geoserver 安装部署步骤 geoserver 发布地图服务 WMS geoserver 发布地

I =imread('C:\Users\wangd\Desktop\in000155.jpg'); %读入原图像文件 I1 = rgb2gray(I); subplot(,,);imshow(I1); %显示原图像 fftI1=fft2(I1); %二维离散傅立叶变换 sfftI1=fftshift(fftI1); %直流分量移到频谱中心 RR1=real(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^+II1.^);

一般DMIC的CLK都会EMI超标,所以看到的案子这个DMIC CLK信号都会源端串接电阻和并电容 1,串电阻是为了信号的完整性,考虑到匹配的,一般说来这个电阻不是固定的,要随实际的PCB的走线的阻抗和主控的输出阻抗决定的.这个是源端的串联匹配,所以电阻要靠近主控端,其公式是:主控输出电阻+串联匹配电阻=走线的阻抗. 2,电容也只是虑纹波的作用,滤掉电源的纹波和反射的纹波. (注意:加串聯電阻比較好.加電容對地副作用是引起接地跳動(Ground Bounce),反而對信號的質量不利.) 1.RC

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

网上看了一些大牛的关于FFT的见解,加上自己的一点儿理解,针对以下这几个问题来加深对FFT的理解. 不知道大家有没有类似以下几点的困惑: 问题的提出 对于1秒钟输出的连续信号,使用采样率Fs不同,就会得到不同的采样序列.在计算N点FFT之后得到N点的复数,幅频图中横坐标如何与我实际的频率相对应? FFT之后的幅频响应图,对应的幅值到底有什么含义,我们可以通过这个对应频率点的幅值推出原始信号的相关特性吗?     问题的解释 傅里叶是法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste

一.设计功能 录制音频,保存音频 对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围: 利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不用采样频率(过采样.欠采样.临界采样)对信号的影响: 实现语音信号的快放.慢放.倒放.男女变声: 对语音信号加噪,然后进行滤波,分析不同的滤波方式对信号的影响: 实现两音频的合成.拼接: 利用MATLAB GUI制作语音信号采集与分析演示系统: 二.设计步骤 1.创建GUI界面 2.新建空白界面 3.拖放控件,双击控件修改tag值和string 4.最后界面布

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

(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

Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处 信号与系统是电子

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

上周的时候,老师让编写一个简单的dds程序,本文说明了整个过程中我遇到问题以及一些个人的思考.初次接触FPGA,如有问题请多多指教~ 1.几个疑问,解决和没有解决的. 为何采用ROM而不是直接采用DDS核来进行正弦信号的合成? 实际中如果只需要合成正弦信号,那么DDS核是一个很好的选择,而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散.由于ROM表中的数据可以由我们自己选择,采用ROM做DDS具有更强的灵活性. 在使用chipscope时,添加ICON核和.cdc文件的区别? ICON核的添

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的