转自:http://www.cnblogs.com/lxy2017/p/4049124.html 1.什么是汉明窗? 语音信号一般在10ms到30ms之间,我们可以把它看成是平稳的.为了处理语音信号,我们要对语音信号进行加窗,也就是一次仅处理窗中的数据.因为实际的语音信号是很长的,我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理.明智的解决办法就是每次取一段数据,进行分析,然后再取下一段数据,再进行分析. 怎么仅取一段数据呢?一种方式就是构造一个函数.这个函数在某一区间有非零值,而在其余区间皆为0.汉

(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

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.

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

信噪比:即Signal noise ratio , 即SNR: 它的单位为 dB, 公式为: SNR = 10lg(PS / PN), 其中 ps 表示信号的有效功率, pn 表示噪声的有效功率: 如何计算一个信号的功率呢? 假如有一个一维的信号 x ,它的平均功率可以这么算: power = sum(x .* x ) / size(x) 有时候,会用dbW 来描述一个信号的功率,这是什么意思呢? dBw 是一个表示功率绝对值的单位(以1 W 功率为基准, dBm 以 1mW为基准) 计算公式为

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);

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

1.确定参数: Wp 通带截止频率 Ws  阻带截止频率 As  衰减dB Rp   纹波dB 2.根据参数确定理想 频率响应 (M     (Wp + Ws )/2  ) 双边响应 3.选窗 过滤带宽 阻带衰减 4.得出最终响应 时域相乘 频域卷积 5.观察各项参数是否达标(采用归一化后的数据) 衰减 幅频特性 相频 群延时 ?? ··· Ps:观察频率响应的函数 这里a = 1 因为FIR可由差分方程描述 故分母为1 代码: wp =0.2*pi; ws = 0.3*pi; tr_width

什么是汉明窗?加Hanmming窗的作用? 1.什么是汉明窗? 答:我是做语音识别的,我就从语音的角度跟你说一下吧. 语音信号一般在10ms到30ms之间,我们可以把它看成是平稳的.为了处理语音信号,我们要对语音信号进行加窗,也就是一次仅处理窗中的数据.因为实际的语音信号是很长的,我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理.明智的解决办法就是每次取一段数据,进行分析,然后再取下一段数据,再进行分析. 怎么仅取一段数据呢?一种方式就是构造一个函数.这个函数在某一区间有非零值,而在其余区间皆为0.汉

1. 一维信号 构造离散时间向量: Fs = 1000; % sampling frequency,采样频率 T = 1/Fs; % sampling period,采样周期 L = 1000; % Length of Signal t = (0:L-1)*T; % time vector 构造信号 S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号包含一个振幅为 0.7 频率为 50 hz 的正弦信号, % 振幅为 1 频率为 120 的正弦信号 加噪

文章目录 一. 理论知识 1.线性系统的响应 2.微分方程的解 Ⅰ.经典解 Ⅱ.完全响应 3.零输入响应 4.零状态响应 5.冲激响应 6.阶跃响应 7.卷积求零状态响应 二.连续信号的MATLAB描述 1.单位冲激信号 2.单位阶跃信号 3.复指数信号 三.LTI系统的零输入响应 四.求LTI系统零状态响应 1.冲激响应 2.卷积 3.卷积求零状态响应 用MATLAB处理信号与系统中的问题,更加直观.方便.准确. 一. 理论知识 1.线性系统的响应 许多实际系统都可以用线性系统来模拟,如果线性

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中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 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.

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 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

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

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             4.7782 + 7.707

一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接

写在前面 本篇是[Matlab]BASK的调制与解调仿真的下篇,考虑到阅读体验,故另开一篇分享将BFSK的调制与解调仿真. 索引 写在前面 一.BFSK的调制 1.1 异频载波生成 1.2 信号合并 1.3 波形预览 1.4 参数设置(参考) 二.BFSK的解调 2.1 模型搭建 2.2 波形预览 2.3 参数设置(参考) 三.常见问题 写在最后 一.BFSK的调制 一个FSK信号可以看成是两个不同载波的BASK信号的叠加,BFSK信号的频谱可以看成是\(f_1\)和\(f_2\)两个BASK频