1. 什么是倒谱？倒谱（cepstrum)：一种信号的傅里叶变换谱经过对数运算后再进行傅里叶反变换。由于一般傅里叶谱是复数谱，因而又称复倒谱。2. 倒频谱的数学描述倒频谱函数CF（q）（power cepstrum）其数学表达式为：CF
目录倒频谱定义倒频谱python案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195倒频谱定义倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。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...
原创
2022-01-25 10:16:06
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目录倒频谱定义倒频谱python案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195倒频谱定义倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。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...
原创
2021-09-07 13:39:40
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读研期间，常常用到倒谱这一参数，后来工作了主要专注于Audio/speech Codec,倒谱概念反而用得少，今天在看一论文时看到这些文字，觉得很实用就在些复习一下这信号特性。 在提取由于载波传递的信号特性时，用Time-Cepstrum 分析会非常有效，能把相关的特性给提取出来。 Cepstrum 在语音识别特征参数提取中用到很多，这是因为语音本质
qq图有两个作用：1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot，从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此，想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。qq图原理
简介梅尔倒频谱（MFC）
在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）
梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。倒谱和梅尔频率倒谱的区别
在梅尔倒频谱中，频带是等距地分布在Mel尺度上的，相比于在正常倒谱中线性间隔的频带，这种等距分布的频带其更接近于人类的听觉系统。这种频带弯曲能更好
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2023-09-05 22:20:06
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频谱分析是一种非常重要的信号处理方法，在机械设备故障诊断、振动系统分析、电力系统、无线电通信、信息图像处理和自动控制等学科中都有重要应用。频谱分析的核心是1965年Cooely-Tukey发表的快速傅里叶变换算法（简称FFT），它是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法。FFT算法的各种语言实现包已经相当成熟，不需要自己来重新写源代码，本文使用ma
频谱：
将一个信号从时域通过 FFT 变换到频域，得到的直接结果就是所谓的频谱，复数形式，有幅值和相位单一的幅值即为幅值谱，注意∶幅值谱的大小只表示频率分量的幅值A（y = Asin（ω t）），而不是该频率分量的能量。能量谱：
用于表征单位频带内的信号能量（unit/Hz）。通常用于瞬态信号。因为对于瞬态信号而言，研究它的总能量比研究它在采样总时间内的平均功率更有意义。能量谱的计算∶
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 -
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2023-08-01 12:35:58
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文章目录写在前面正文开始了解梅尔频谱图几天前发生在我脑海中的真实对话频谱图梅尔量表梅尔频谱图回顾未完待续... 小白进来！写在前面Medium的一篇文章，特别幽默地介绍了梅尔谱图，快来一起轻松学习吧！正文开始作者：Dalya Gartzman 时间：2019.08.20了解梅尔频谱图阅读这篇短文，如果你想像Neo（电影《黑客帝国》男主角，即上图中的人物）一样，并了解所有关于Mel Spectro
用频谱仪测量噪声系数：测量框图为：基于噪声系数的定义得到的一个测量公式为：NF=PNOUT-(-174dBm/Hz+20lg(BW)+Gain)(1)公式中，PNOUT是已测的总共输出噪声功率，-174dBm/Hz是290oK（室温）时环境噪声的功率谱密度，BW是感兴趣的频率带宽，Gain是系统的增益，NF是DUT的噪声系数。公式中每个变量均为对数。为简化公式，我们可以直接测量输出噪声功率谱密度（
# 倒频谱分析法 故障诊断 Python
在工程领域中，故障诊断是一项非常重要的任务。倒频谱分析法是一种常用的故障诊断方法之一，它可以通过分析信号的频谱特性来识别系统中的故障。本文将介绍倒频谱分析法的原理，并使用Python实现一个简单的故障诊断示例。
## 倒频谱分析法原理
倒频谱分析法是一种基于信号频谱的故障诊断方法。其基本原理是将信号的功率谱密度函数进行倒谱变换，得到信号的自相关函数，
# 如何使用PyTorch计算频谱
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在信号处理中，我们常常需要计算信号的频谱，以便进行频域特征分析。本文将教你如何使用PyTorch计算信号的频谱。
## 整体流程
为了计算信号的频谱，我们需要经历以下几个步骤：
1. 读取信号数据
2. 对信号进行傅里叶变换
3. 计算频谱
4. 可视化频谱
下面我将逐步解释每个步
# Java频谱计算实现指南
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现频谱计算。频谱计算是一种用于分析信号频谱特性的技术，常用于音频处理、图像处理和通信系统等领域。我们将按照以下步骤来完成这个任务：
1. 读取输入信号数据
2. 对输入信号进行傅里叶变换
3. 计算频谱
4. 可视化频谱结果
接下来，让我们一步一步地实现这些功能。
## 2. 读取输入信号数据
首先，我
无线频谱，是运营商最宝贵的资源。如果把无线网络比作一片稻田的话，无线频谱就是种植这些水稻的土地。如果土地本来就少，还想要高产的话，只能从培育良种上下功夫。
移动通信的每一代发展，都相当于培育出了更高产的水稻品种，再结合开荒，把以前难以利用的贫瘠土地也想办法用上，才能实现产量的数倍增长。
对于通信来说，提升产量就是要在同样大小的带宽(单位一般为MHz)上，实现更快的数据传输速率(单
目录 深入浅出通信原理Python代码版傅里叶变换与反变换傅里叶变换性质正脉冲与负脉冲的幅度谱和相位谱BPSK调制解调频谱连载86 正负矩形脉冲调制正余弦载波QPSK调制解调连载226 BPSK完整调制解调 深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理（http://www.txrjy.com/thread-394879-1-4.html）从2010年4月8日开始在C114通信人家园上
频谱带宽计算是无线通信中的关键概念之一，它用来衡量无线信号在频域上的宽度。在无线通信系统中，频谱带宽的计算对于设计和优化系统至关重要。本文将介绍频谱带宽的概念、计算方法以及如何用Java编程来实现频谱带宽的计算。
## 什么是频谱带宽？
频谱带宽是指一个信号在频域上所占据的频率范围。在无线通信中，信号的频谱带宽决定了信号能够传输的数据量。一个较宽的频谱带宽可以传输更多的数据，而一个较窄的频谱带
应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x[k]。根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT分析其频谱。利用FFT分析信号 的频谱；(1) 确定DFT计算的参数； (2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。 答：信号下x[k]基频，可以确定基波周期N=16，为显示
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。频率是表征数据变化剧烈程度的指标，是数据在平面空间上的梯度.从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域.现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采
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2023-07-03 18:45:17
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