采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理. 1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理. 1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理. 奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系. 阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍. 该频率通常被称为奈奎斯特频率fN.即: 首先,我们要明确以下两点:

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是PCM编码及Waveform音频文件格式. 嵌入式里有时候也会和音频打交道,比如最近特别火的智能音箱产品,离不开前端的音频信号采集.降噪,中间的语音识别(ASR).自然语言处理(NLP),以及后端的文语合成(TTS).音频播放.音频信号采集是处理声音的第一步,要采集音频就离不开PCM编码,音频采集完成自然需要保存,waveform格式(.wav)是一种最经典的音频文件格式.今天痞子衡就给大家详细介绍PCM编码以及waveform文件

<深入理解Android内核设计思想> 基本信息 作者: 林学森 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115348418 上架时间:2014-4-25 出版日期:2014 年5月 开本:16开 页码:687 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 移动开发 > Android 更多关于>>><深入理解Android内核设计思想> 编辑推荐 基于Android SDK最新版本 全面细致地剖析了进程/线程模型.内存管理.Bind

稀疏表示 分为 2个过程:1. 获得字典(训练优化字典:直接给出字典),其中字典学习又分为2个步骤:Sparse Coding和Dictionary Update:2. 用得到超完备字典后,对测试数据进行稀疏编码Sparse Coding,求出稀疏矩阵. 1. 训练字典的方法:MOD,K-SVD,Online ... MOD (Method of Optimal Direction): Sparse Coding其采用的方法是OMP贪婪算法; Dictionary Update采用的是最小二乘法

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中文参考.其中大部分是原文重点内容的翻译,并加入了一些注解. 一. 简介 先看一下使用FFTW编程的方法: #include <fftw3.h> ... { fftw_complex *in, *out; fftw_plan p; ... in = (fftw_complex*) fftw_mall

http://blog.sina.com.cn/s/blog_68f3a4510100qvp1.html 注:转载请注明出处——by author. 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s +

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

调用quartus的ip核测量频率和幅值,可以把程序分成四大部分.第一部分是AD采样模块,本次实验用的是ad828,最高采样率为70M, 根据奈贵斯特采样定律 Fs > 2Fc,即采样率要大于信号最高频率的两倍,如果要求信号的频率,需要知道频率所对应的地址和频率分 变率F.而F = Fs/N,所以只要知道了采样速率FS和地址坐标,就可以求出频率来.ad采样率为50M,程序设定的有四个频率分辨率, 分别为1Hz,10Hz,100HZ还有1KHz,拿1Hz来举例,FS = F * N,所以只要对采样

1.对于同步fifo,每100个cycle可以写入80个数据,每10个cycle可以读出8个数据,fifo的深度至少为? 写时钟频率 w_clk, 读时钟频率 r_clk, 写时钟周期里,每B个时钟周期会有A个数据写入FIFO 读时钟周期里,每Y个时钟周期会有X个数据读出FIFO 则,FIFO的最小深度是? 计算公式如下: fifo_depth = burst_length - burst_length * X/Y * r_clk/w_clk 例举说明: 如果100个写时钟周期可以写入80个数据

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................

数模转换(ADC)的应用笔记 智能时代,数字信号已体现在我们生活的方方面面,A/D,D/A是重要的基础.智能手机触摸信号需要转换为数字信号才能分辨触摸位置.数字去抖:打电话或者麦克风需要将模拟声信号转换为数字信号以便存储回放.语音识别:移动通信到4G时代,速率已经达到了300Mbps,手机和基站之间的通信是模拟电磁信号,同样需要高性能的ADC将其转化为数字信号,才能变成各位看到的电影.微博(当然没这么简单).上述三个例子是典型的三种应用场景,对应ADC的不同指标.其中速度(采样率)和精度(bit

                                           高级定时器 初识stm32高级定时器:      (1)高级控制定时器(TIM1 和 TIM8)和通用定时器在基本定时器的基础上引入了外部引脚,可以实现输入捕获和输出比较功能.      (2)高级控制定时器比通用定时器增加了可编程死区互补输出.重复计数器.带刹车(断路)功能,这些功能都是针对工业电机控制方面.      (3)高级控制定时器时基单元包含:                            

在电子信息系统的学习中,我们或许早就被告知现实世界是模拟的,而数字化的模拟世界则越来越展现更多的风采.但是所谓的数字和模拟只是相对的而已,你可以把模拟量当做无穷数字量的组合,也可以把数字量当做具有不同间隔特征的模拟量.这模数之间的差别也就是采样和量化的差别而已! 那么Analog如何才能走到Digital? 一.ADC几个步骤  1.采样和保持 如果把模拟信号比作无限采样点的数字信号,那么我们就需要采取其中一些有限点才能进行真正的数字化传输.采多少点?怎么采? 奈奎斯特(Nyquist)采样定理

据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中文参考.其中大部分是原文重点内容的翻译,并加入了一些注解. 一. 简介 先看一下使用FFTW编程的方法: #include <fftw3.h> ... { fftw_complex *in, *out; fftw_plan p; ... in = (fftw_complex*) fftw_mall

声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域.之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步! 踏入“稀疏表达”(Sparse Representation)这个领域,纯属偶然中的必然.之前一直在研究压缩感知(Compressed Sensing)中的重构问题.照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理论中的一些原理,性质和算法,如测量矩阵为高斯随机矩阵,贝努 利矩阵,亚高斯矩阵时使用BP,MP,OMP等重构

总结一下最近看的压缩感知(Compressed Sensiong)的内容. 它是在采样过程中完成了数据压缩的过程. 一. 将模拟信号转换为计算机能够处理的数字信号,必然要经过采样的过程.问题在于,应该用多大的采样频率,即采样点应该多密多疏,才能完整保留原始信号中的信息呢? 奈奎斯特给出了答案——信号最高频率的两倍.一直以来,奈奎斯特采样定律被视为数字信号处理领域的金科玉律. 为什么是两倍?因为时域以τ为间隔进行采样,频域会以1/τ为周期发生周期延拓.那么如果采样频率低于两倍的信号最高频率,信号在

第32章     TIM—高级定时器 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 学习本章时,配合<STM32F4xx 中文参考手册>高级定时器章节一起阅读,效果会更佳,

1.电视图像的数据率 1.1 ITU-R BT.601标准数据率 按照奈奎斯特(Nyquist)采样理论,模拟电视信号经过采样(把连续的时间信号变成离散的时间信号)和量化 (把连续的幅度变成离散的幅度信号)之后,数字电视信号的数据量大得惊人,当前的存储器和网络都还没有足够的能力支持这种数据传输率,因此就要对数字电视信号进行压缩.为了在PAL.NTSC和SECAM彩色电视制之间确定一个共同的数字化参数,早在1982年国际无线电咨询委员会 (CCIR)就制定了演播室质量的数字电视编码标准,这就是非常

0. 简介 在FPGA程序调试时,我们除了仿真还经常的会用到SignalTap进行板级调试,其可以真实有效的反应某些变量的变化,方便我们理解内在跳转,方便Debug的运行.SignalTap需要制定时钟,根据需求进行选择,其采样遵循奈奎斯特因采样定律. 我们在Debug中有时会经常遇到这样的情况,在SignalTap中并不能观察到所有的变量值.有些变量添加进入面板后会变红,这就表示SignalTap抓取不到此数值.出现这一现象的原因是,综合器在综合时对一些变量进行了优化,所以就显示不出来了.下文