时域频域

实验 9 音频信号采集及处理

实验9音频信号采集及处理代码剖析声音回放显示音频时域波形显示音频频域波形声音主要频率1声音主要频率2合成声音播放播放加噪信号加噪之后的时域和频谱图显示低通滤波器特性播放滤波后的声音滤波后的时域和频谱图关闭所有
离开那天·2021-01-02 19:42

DIP2020复习总结（六）

DIP复习总结Part8频域滤波filteringinthefrequencydomain2DDFTIDFT基本思想加速算法FFTshift同态滤波HomomorphicFilteringBandreject
岁末的秋天·2021-01-01 19:27

傅里叶变换性质证明卷积_傅里叶变换系列学习（5) ---如何正确理解卷积

信号与系统里面的惯例写法：连续信号：x(t)离散时间信号：x(nT)离散信号：x[n]连续频域：离散频域：X[n]以上，n都是整数，其他数是实数。
董德生·2020-12-30 07:20

R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH/GARCH方法进行序列的预测。
拓端研究室·2020-12-29 15:56

基于自适应滤波器和小波分析的奇异值分解图像压缩（MATLAB实现）

同时针对设计出来的奇异值分解的图像压缩算法进行性能分析与研究，发现可以通过自适应中值滤波进行图像优化，增强图像的视觉清晰度；还可以在对图像进行小波变换，从而进行图像频域提取，达到小波分解的效果。
淋雨加糖·2020-12-29 11:22

python高通滤波器设计_python实现直方图均衡化，理想高通滤波与高斯低通滤波

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
深度智能·2020-12-28 22:25

c++ opencv3显示拖动图片_图像处理：OpenCV3源代码文件解析

卷积频域来滤波，轮廓分割形态学。书山有路勤为径，兴趣使然来做舟。为识庐山真面目，学习源码实践多。
洛岗·2020-12-27 15:56

从频域角度重新思考注意力机制——FcaNet

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文作者：湃森https://zhuanlan.zhihu.com/p/339215696m/p/337094706本文系原作者投稿，不得擅自二次转载一、论文信息标题：《FcaNet:FrequencyChannelAttentionNetworks》作者：ZequnQinetal.（浙江大学李玺团队）文章：FcaNet:Frequen
Amusi（CVer）·2020-12-27 00:00

从频域角度重新思考注意力机制——FcaNet

这是一篇非常棒的文章，既有对注意力机制较为系统的总结，也有对前几天刚出的频域注意力方法FcaNet（相关介绍在我们的知乎专栏CVDaily上引起不少人关注，自然流量已有6000+人阅读，127赞，36次讨论
我爱计算机视觉·2020-12-26 21:35

图解通信原理与案例分析-25：5G NR超可靠低时延通信URLLC是通过什么技术降低延时的？

目录第1章URLLC概述1.1概述1.2应用场景1.3主要采用的技术第2章时域物理层帧结构的优化2.1LTE的10ms帧结构2.2NR的帧结构第3章物理层帧调度的优化3.1LTE的调度周期3.2NR的调
文火冰糖的硅基工坊·2020-12-26 15:12

dax powerbi 生成表函数_PowerBI 应用时间智能（生成日期表）

应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司
哈鲁小姐姐·2020-12-23 11:22

时域上的乘积等于频域上的卷积_卷积与傅里叶变换的关系

卷积教科书上一般定义函数的卷积如下：连续形式：离散形式：理解卷积要理解卷积，就必须树立起来“瞬时行为的持续性后果”这个概念。举个例子。在一个时刻点，我以迅雷不及掩耳之势吃下了一个冰激凌，此时我的体重瞬间增加，之后随着消化吸收能量利用和排泄等生理活动的进行，我的体重又缓慢下降。如下图所示：我们把这个函数记为。我们把基础体重记为0，即没吃冰淇凌的时候体重是0，吃冰淇凌的效果过去了之后体重还是0。我们记
小野校长·2020-12-21 23:19

Python-Opencv学习总结（九）：傅里叶变换、高通滤波、低通滤波

1、理论基础时域角度：从时间节点告诉我们时间发生了什么。频域角度：频率角度，多久发生一次。相位：时间差的表述，相位：不是同时开始的一组余弦函数，在叠加时要体现开始的时间。
左小田^O^·2020-12-17 11:09

信号与系统（第五版）作业记录

第一章信号与系统第二章连续系统的时域分析第三章离散系统的时域分析第四章傅里叶变换和系统的频域分析
少年--无所畏惧·2020-12-15 08:30

时频分析之短时傅里叶变换(STFT)

STFT1.基本理论2.spectrogram函数3.频率分辨率和时间分辨率3.1分辨率的影响因素3.2提高频率分辨率的方法二、MATLAB代码参考文献一、STFT1.基本理论傅里叶变换只反映出信号在频域的特性
Zhi Zhao·2020-12-14 16:02

时域特征提取_音频特征提取方法和工具汇总

绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。1.音频特征的类别认识音频特征不同类别不在于对某一个特征精准分类而是加深理解特征的物理意义，一般对于音频特征我们可以从以下维度区分：（1）特征是由模型从信号中直接提取还是基于模型的
weixin_39865440·2020-12-14 11:06

基于16QAM调制的OFDM系统仿真实现（MATLAB）

因为采用IM/DD的光通信系统，其发送端是把要传送的信息转变为电流信号注入LD或LED，从而获得相应的光信号，这就要求要传送的信号必须为正且实的信号，然而经本系统中IFFT得到的时域信号虽然全为实的，但含有负数
使君杭千秋·2020-12-09 22:35

python计算复数的辐角_python做傅里叶变换

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。
weixin_39900608·2020-12-08 15:37

python频域三维图_python傅里叶变换FFT绘制频谱图

具体内容如下频谱图的横轴表示的是频率，纵轴表示的是振幅#coding=gbkimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#依据快速傅里叶算法得到信号的频域
weixin_39613188·2020-12-04 18:45

python opencv高斯滤波_Python+OpenCV图像处理（七）—— 滤波与模糊操作

频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。
weixin_39616056·2020-11-29 00:09

技术至简-9：什么是脉冲调制以及脉冲幅度调制PAM与脉冲编码调制PCM的区别？

有分为两种类型：脉冲幅度调制PAM与脉冲编码调制PCMPAM:脉冲幅度调制利用连续时间的基带时域信号去调制矩形脉冲载波信号的幅度，即矩形脉冲载波信号的幅度的变化来传递连续时间的基带时域信号的幅度。
文火冰糖的硅基工坊·2020-11-28 17:15

python opencv创建图像_Python OpenCV 中的图像处理

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
weixin_40009099·2020-11-24 12:43

快速傅里叶变换python_SciPyTutorial-快速傅立叶逆变换ifft

16.ScipyTutorial-快速傅立叶逆变换ifft逆向快速傅里叶变换(IFFT)的计算原理是将频域（注意频域是复数）数据进行取共轭复数（虚部取反），然后再进行FFT变换，这样便将频域信号转换到时域
weixin_39553753·2020-11-24 09:19

可视化卷积神经网络的过滤器_卷积神经网络可视化的直观解析

它使用FFT预处理的语音信号作为输入,它的隐藏层由两个一维卷积核组成，用于提取频域中不变的平移特征[6]。
weixin_39716921·2020-11-24 00:01

matlab app设计步骤_MATLAB之时域及频域的乐器信号分析及处理

这是之前使用MATLAB做的一个项目，来对语音信号进行分析处理，设计语音信号的导入及播放操作，读取信号长度、画图及生成滤波等操作，MATLAB小白可零基础上手，只要跟着教程一步一步来就可以，非常简单。具体教程已上传CSDN，可自行查看https://blog.csdn.net/weixin_44936771/article/details/107726586?utm_source=app后续会上传
weixin_39649965·2020-11-23 04:49

python np fft_信号处理之倒频谱原理与python实现

倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分
weixin_39850697·2020-11-22 19:47

matlab功率谱_[自制软件]Matlab时频域信号处理FT3.0简介

FourierTransform3.0应用讲解近日，小编联合下方simpack群主陈龙与达索工程师马工，发布一套关于车辆轨道系统方面的振动后处理软件-时域频域转换（含1/3倍频程，功率谱密度模块），FourierTransform3.0
weixin_39824898·2020-11-22 03:00

一篇关于轴承故障诊断的综述

数据集现有的数据集，普遍由固定在电机马达上的两个震动检测器获得，并根据需要，分离震动数据在时域和频域上的特征以供网络模型学习。
XD_onmyway·2020-11-20 21:59

开刷：《信号与系统》 Lec #19 离散时间信号采样

离散时间采样从频域上看，离散时间采样与连续时间采样也是类似的，公式分析如下，那么的傅里叶变换可以写作（离散时间的频率变量可以写作
yangh_·2020-11-20 15:46

开刷：《信号与系统》 Lec #18 连续时间信号的离散化处理

简而言之就是时域中时间轴的归一化和频域中频率轴的归一化。一个带限连续时间信号被采样后，是个冲激串函数，分别位于时间轴上的位置，为采样周期，为整数。依
yangh_·2020-11-20 15:25

雷达原理---匹配滤波器原理及MATLAB仿真

.背景2.数字信号接收等效原理图3.匹配滤波器的基本概念4.匹配滤波器的频率响应函数5.匹配滤波器的脉冲响应函数6.匹配滤波器的输出信号7.匹配滤波器的输出噪声8.线性调频信号的匹配滤波输出推导8.1时域分析
每天更新知识库的小席·2020-11-16 20:22

《信号与系统》解读 第1章 信号与系统概述-1：信号与系统的描述和分析方法

目录1.什么是广义的信号和系统2.什么是狭义的电信号和电系统3.两个研究对象：信号+系统4.两种分析方法：几何图形法+数学函数法5.两个维度与视角：时域+频域6.两种坐标：实平面+复平面7.目标：模拟信号处理
文火冰糖的硅基工坊·2020-11-12 22:40

如何从频域的角度解释CNN（卷积神经网络）？

链接：https://www.zhihu.com/question/59532432/answer/1510340606编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删时域卷积=频域乘积，卷积神经网络大部分的计算也在卷积部分
woshicver·2020-11-07 22:02

解析 | 如何从频域的角度解释CNN（卷积神经网络）？

仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：本文来自知乎问答整理。侵删编辑丨极市平台观点一作者丨若羽我觉得这个对我启发最大的是上海交大许志钦的工作。https://ins.sjtu.edu.cn/people/xuzhiqin/fprinciple/index.html他的B站演讲：https://www.bilibili.com/video/av94808183?p=2另外，我大概线下
机器学习算法那些事·2020-11-02 11:00

10-11:功率谱估计及频率分辨率

假如我要开始对脉搏信号进行采集，我每隔0.02s（即时域采集间隔）采集一次，一共采集了（采样点数）个点，那么我采集这一共花了长的时间，我们认为这一段信号的时域长度
zengw20·2020-10-12 15:48

传递函数、拉普拉斯变换的方便理解

拉普拉斯变换的重大意义将时域的卷积运算转为到复频域（S域）的乘积运算。因为拉普拉斯变换包含傅里叶变换，比傅里叶变换应用范围更广，所以转换一般转为S域内进行卷积，后将结果反变换回时域。
xianglong7273·2020-10-10 11:40

自动控制原理-第1章-绪论

经典控制理论的发展框架频率特性法根轨迹法时域法现代控制理论的发展当代控制理论的发展1.2自动控制系统
东南第一美男子·2020-10-08 18:08

【5G之道】第二十二章：频谱与射频特征

灵活的携带带宽操作：频谱灵活性的需求是指要求LTE在频域具有可延伸性；LTE的频域建立在资源块基础上，每个资源块由
Imagination丶·2020-10-08 13:05

色散时域补偿算法——TSM算法(时域离散采样方法)

我的文章和你正看的资料有出入建议，以我为准(☆▽☆)这部分内容，网络、书籍、论文有不少可查的资料。但是很多的公式胡乱写的，关键的文字介绍居然用错了专有名词。重新推导了一遍公式，用人话重述了内容。如果对你有帮助，一键三连呦~色散补偿按照是否与偏振有关分为两部分，色度色散的补偿在第一部分，称这部分为静态均衡(均衡和补偿是同义词)。所谓静态就是对于速率一定的光信号，不论调制格式如何，只要光纤长度一定，色
Explore_OuO·2020-10-07 21:16

【5G之道】第五章：物理传输资源

在时域内，LTE传输信息被组织在长度为10ms的（无线）帧内，每个无线帧被分为10个同样大小且长度为1
Imagination丶·2020-10-06 15:56

音频数据增强及python实现

博客作者：凌逆战博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13404523.html音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。
·2020-10-02 22:00

小波（小波包）变换 频率/频域 与 图像细节处理

文章目录小波变换与python小波包变换小波变换与深度学习的结合频域（DCT,小波变换）与CNN结合超分-wavelet[InvertibleImageRescaling可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片
xys430381_1·2020-09-28 10:45

有关傅里叶变换的知识整理

有关傅里叶变换的知识整理傅里叶变换的含义傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。
佩瑞·2020-09-22 21:03

完全重建QMF滤波器组的设计

正态分布的中心点在90matlab实现：clear;clc;closeall;N=100;n=[0:1:N-1];x1=normpdf(n,10,1);x2=normpdf(n,90,1);%绘制原始时域信号波形
wangjinin·2020-09-17 14:47

完全重建QMF滤波器组

如果综合滤波器组最后输出的信号与分析滤波器组原来输入的信号有如下关系：对应的频域关系：对于一个给定的信号，经过分析滤波器后，再进行抽取、编码、传输，可以通过零值内插、综合滤波器
CUC_Yang·2020-09-17 14:07

傅立叶变换的时移特性 时域不同的信号有相同的幅频特性

假设有如此两路输入信号：clear;clc;N=1000;fs=100;dt=1/fs;t=0:dt:N*dt-dt;xt1=ones(1,N);t1=101:200;xt1(101:200)=cos((t1-100)*2/pi);xt2=ones(1,N);t2=801:900;xt2(801:900)=cos((t2-800)*2/pi);xf1=fft(xt1);xf2=fft(xt2);f
Slice of Life·2020-09-17 13:22

语音分帧加窗

简单理解就是在频域上面都乘以一个系数，这个系数跟频率成正相关，所以高频的幅值会有所提升。
sun_fengjiao·2020-09-17 13:47

验证时域移位

具体代码如下：Ts=0.1;N=500;t=1:Ts:Ts*(N-1);x1=tripuls(t-10,1);x2=tripuls(t-40,1);figure(1);subplot(321)plot(t,x1);subplot(322)plot(t,x2);[f1,X1]=T2F(t,x1);[f2,X2]=T2F(t,x2);subplot(323)plot(f1,abs(X1));subpl
其实不是怪咖。·2020-09-17 13:41

Kaiser窗口FIR滤波器设计估算参数

给定一组频域中的规范（其实就是给ka
只会加减法的monkey·2020-09-17 12:25

FIR滤波器之Hilbert变换

Hilbert变换的频域冲激响应应是奇对称的，而且系数也是零值和非零值相间的，利用这个特点可以得到有效的硬件实现结构。下图3-24
bleauchat·2020-09-17 11:17
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