C#或unity中实现正弦函数 本类用于第一,需要绘制一条正弦曲线的朋友:第二,需要根据正弦曲线控制物体运动的朋友:里面都有注释,代码如下: unity中使用的代码: public class Curvy_Sin { /// <summary> /// 周期 /// </summary> ; /// <summary> /// 波峰 /// </summary> ; /// <summary> /// 波谷 /// </summary>

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

QTimeLine顾名思义表示一条时间线,即一个时间序列,该时间序列会按我们实现定义好的间隔一步一步的往前变化,并在每次变化时都会发出一个frameChanged()信号.所以,我们通常会使用该类来驱动我们的动画. 下面,我们使用该类,来驱动一个进度条的变化. 新建一个GUI程序,在窗口中拖入一个按钮和一个进度条.当点击按钮时,开始改变进度条的值. 直接来看按钮的槽函数: void Widget::on_pushButton_clicked(){ //创建对象 QTimeLine *timeLi

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(

fs=2400;%设定采样频率N=1000; %采样的点数n=0:N-1;t=n/fs; %1/fs相当于隔多长时间才一个点f1=50;%设定争先信号频率xn=sin(2*pi*f1*t);figure(1)plot(t,xn);

题目: 假设要做2个类,一个类的值提供一个函数SetValue,当这个值发生变化时,假设>10就触发告警调用B的函数; ------------------------------------------- a.h #pragma once #include <QOBJECT> class CA:public QObject { Q_OBJECT public: CA() {} ~CA() {} void DoSetValue(int c) { //qDebug() << &

Labview实现幅度信号调制(AM) 时域上的表达式: 其中,m(t)是交流信号分量,均值为0,需要被调制的信号,此处选择一个正弦信号,正好满足要求. A0是一个直流分量,表示叠加的直流分量,用加法器可直接叠加在被调制信号上. 载波信号根据题目要求为余弦信号,在labview中用正弦信号仿真器相位偏移90度得到余弦信号. 接着根据下面的调制器模型 得到Sm(t)信号.结果输出载波信号的时域图像和频域图像,Sm(t)的时域图像和频域图像. 实现效果 被调制信号原本为余弦信号,经过直流分量的叠加,

之前在不经意间也有接触过求突变点的问题.在我看来,与其说是求突变点,不如说是我们常常玩的"找不同".给你两幅图像,让你找出两个图像中不同的地方,我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧.回到找突变点位置上,以前自己有过一个傻傻的方法:就是直接求前后两个采样的的差分值,最后设置一个阈值,如果差分值大于这个阈值则该点是突变点.但这个方法问题很大,实际中突变点幅值有大有小,你怎么能确定阈值到底是多少呢?还有可能信号本来的差分值就比你那突变点的差分值还要大.所以这种方法在信号或噪声稍微复杂

Labview实现脉波调制( PPM ) 根据定义为脉冲宽度调制 生成一个正弦信号,得到其幅值输入给一个方波信号的偏移量 由于方波信号的偏移量里面含有正弦信号的信息 因此通过对方波信号的上升沿或下降沿进行信号触发则可以恢复波形 实现效果 PPM图像输出2 对比两个PPM图像,方波信号的相位发生了偏移,这部分就是正弦信号的幅值信息. 从结果图中可以看出,信号恢复准确. 后端实现

Labview实现脉波调制( PDM ) 根据定义为脉冲宽度调制 生成一个正弦信号,得到其幅值输入给一个方波信号的占空比 由于方波信号的占空比里面含有正弦信号的信息 因此通过滤出方波信号的占空比信息则可以恢复波形 实现效果 PDM输出图2: 对比分析两次的PDM图形,方波信号的占空比一直在持续变化,变化的根据就是正弦信号的幅值. 结果图中,正弦信号恢复准确 后端实现

Labview实现脉波调制( PAM ) 根据定义为脉冲振幅调制 生成一个正弦信号,得到其幅值输入给一个方波信号的幅值 这个等价于一个方波信号和一个正弦信号相乘 得到的PAM信号通过观察其频率可以发现比原来的余弦信号多了很多个峰 使用低通滤波器只保留最低的那个峰则可以恢复波形 实现效果 运行效果图 脉冲调制信号的频域 由于正弦信号的信息在方波信号中,观察其频谱可得,除了最低频的是正弦信号原本的频率,其余为方波信号在此频率上是增加,因此只有最低频是正弦信号的频率,使用低通滤波器则可以得到正弦信号的

作者:桂. 时间:2017-03-05  19:29:12 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6506405.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为Hilbert变换分析的补充,主要介绍Hilbert变换中的端点效应,内容拟分两部分展开: 1)Gibbs现象介绍: 2)端点效应分析: 内容为自己一家之言,其中不合理的地方,希望各位告诉我,反正改不改是我的事(●'◡'●) 一.Gibbs现象 关于Gibbs的理论推导,可以参考郑君里的<信号

#本文PDF版下载 Python解析Wav文件并绘制波形的方法 #本文代码下载 Wav波形绘图代码 #本文实例音频文件night.wav下载 音频文件下载 (石进-夜的钢琴曲) 前言 在现在繁忙的生活中,我们经常会听些歌来放松一下自己,我们经常会从各种播放软件中听自己喜欢的歌,并且往往我们会下载一部分歌曲,而现在音频的种类也相当繁多,像是Wav,Mp3,FLAC,AAC等等很多格式,最近由于需要做一个能够分析Wav格式音频的波形来取得一些数据比如获取人录音时是否说完等等用途.本周先对解析Wav并

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

资源下载 #本文PDF版下载 Python解析Wav文件并绘制波形的方法 #本文代码下载 Wav波形绘图代码 #本文实例音频文件night.wav下载 音频文件下载 (石进-夜的钢琴曲) 前言 在现在繁忙的生活中,我们经常会听些歌来放松一下自己,我们经常会从各种播放软件中听自己喜欢的歌,并且往往我们会下载一部分歌曲,而现在音频的种类也相当繁多,像是Wav,Mp3,FLAC,AAC等等很多格式,最近由于需要做一个能够分析Wav格式音频的波形来取得一些数据比如获取人录音时是否说完等等用途.本周先对解

概述 自然界中的所有看到的听到的都是模拟信号,模拟信号是随时间连续变化,然而手机电脑等信息都属于数字媒体,它们所呈现的内容就是把自然界中这些模拟信号转换成数字信号然后再传递给我们.数字信号不是连续的是离散的,只有0与1两种状态,所以要把模拟信号转化成数字信号即把这些信息数字化这一过程称作A/D(模/数)转化,要进行这一过程就要必须对模拟信号进行采样,采样率越高数字信号越接近真正的模拟信号.当然还有D/A(数/模)转换的过程,不再本篇考虑的范围内. 媒体数字化 对媒体数字化主要包括两种方式:时间采

OpenCV学习笔记5 图像变换 傅里叶变换 这里可以先学习一下卷积分,了解清除卷积的过程和实际意义,在看这一章节的内容. 原理: 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称为快速傅里叶变换(FFT).关于傅里叶变换的细节知识可以在任意一本图像处理或信号处理的书中找到.请查看本小节中更多资源部分. 对于一个正弦信号:x (t) = A sin (2πf t), 它的频率为 f,如果把这个信号转

傅里叶变换 傅里叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅里叶变换就表示f的频谱. 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高. 对于一个正弦信号,如果它的幅度变化非常快,我们可以说他是高频信号,如果变化非常慢,我们称之为低频信号.把这种想法应用到图像中,图像那里的频率变化非常大呢?边界点

Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器. The best performing models also conn

Qt的信号和槽机制是Qt的一大特点,实际上这是和MFC中的消息映射机制相似的东西,要完成的事情也差不多,就是发送一个消息然后让其它窗口响应,当然,这里的消息是广义的说法,简单点说就是如何在一个类的一个函数中触发另一个类的另一个函数调用,而且还要把相关的参数传递过去.好像这和回调函数也有点关系,但是消息机制可比回调函数有用多了,也复杂多了 MFC中的消息机制没有采用C++中的虚函数机制,原因是消息太多,虚函数开销太大.在Qt中也没有采用C++中的虚函数机制,原因与此相同.其实这里还有更深层次上的原

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.