如果说从连续时间傅里叶变换到离散时间傅里叶变换是在应用时不得已而为之，那么从离散时间傅里叶变换到离散傅里叶变换则是一个飞跃。这意味着即使信号的长度有限，只要牺牲一些频域分辨率，也能做频域分析。当然一开始人们并没有意识到这句话的深层含义：时域和频域的分辨率可以做一折衷。所以小波分析不是一场革命，它只是用巧妙的构造践行了时频域分辨率折衷的思想。另一种时频分析方法——匹配追踪，却是实实在在的变革。为了
频谱分析是一种用于分析信号频率特征的方法，常用于信号处理、音乐分析、谐波产生等领域。MATLAB是一种功能强大的数字信号处理软件，提供了许多用于频谱分析的函数和工具箱。本文将介绍如何使用MATLAB进行频谱分析，包括信号预处理、选择合适的频谱分析方法、分析结果的可视化等内容，以便读者能够深入理解信号的频率特征特性。一、信号预处理在进行信号频谱分析之前，需要对信号进行预处理以获得高质量的频谱分析结果
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2023-09-17 18:36:24
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常用信号去噪与回归方法的原理及MATLAB实现 文章目录常用信号去噪与回归方法的原理及MATLAB实现一、应用背景二、信号去噪1、低通滤波去噪2、小波分解去噪2.1 Mallat金字塔算法2.2 小波基的选取2.2.1 小波基的种类2.2.2 小波基的选取原则2.3 小波分解去噪仿真3、奇异值分解去噪3.1 信号奇异值分解去噪原理3.1.1 信号的矩阵重构3.1.2 信号奇异值分解去噪流程3.2
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2024-08-12 20:53:23
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知识点 1 . 离散时间信号=离散序列+独立变量具有时间刻度意义 数字信号=离散时间信号+值域刻度离散2 . 时间和频域 变换域：两个维度间信息量不丢失的一种变换 在时间域上的信号x所包含的信息量和频域上的信号y信息量等价，可以理解满足x->y同时满足y->x，中间的这个过程就是傅里叶变换和傅里叶反变换 在频域上抽样得到DFT变换 对频域进行扩展，得到z变换 对一个离散序
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2023-11-13 12:17:34
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1.实验数据需求为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。2.python实现其中的输入参数含义：① data:实验数据的DataFrame② p1:所截取实验信号的起始采样点位置③ p2:所截取实验信号的终止采样点位置from pandas import Serie
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2023-10-04 09:50:36
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为什么要做信号卷积首先先看下面这张图 学过信号与系统的同志们肯定知道: 我们通过数字信号的方法来说明卷积是如何来的，以及为什么要做卷积！ 首先对输入信号x(t)进行采样，{x[n]} = {1 , 1, 1}， 同时系统的冲激响应{h(n)}={1, 0.5 , 0.25}。人们的第一印象是：输出信号y(n)是对应点相乘即可，即{y(n)}={1,0.5,0.25}. 显然这是经典的错误，标准的零
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2024-07-10 20:33:29
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实验二 信号分解与合成一、实验目的1、观察信号的分解。2、掌握带通滤波器的有关特性测试方法。3、观测基波和其谐波的合成。二、实验内容1、观察信号分解的过程及信号中所包含的各次谐波。2、观察由各次谐波合成的信号。三、预备知识课前务必认真阅读教材中周期信号傅里叶级数的分解以及如何将各次谐波进行叠加等相关内容。四、实验仪器1、信号与系统实验箱一台(主板)。2、电信号分解与合成模块一块。3、20M 双踪示
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2023-12-07 22:48:48
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课程内容第一章：简介 &nb
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2023-07-05 13:12:54
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数字信号与图像处理
包括数字信号采样、fft、恢复、音频和图像的最最基本操作
这些操作用matlab更容易实现，现给出python3.5的实现版本
数字信号与图像处理
包括数字信号采样、fft、恢复、音频和图像的最最基本操作
这些操作用matlab更容易实现，现给出python3.5的实现版本第一题A：试生成一个抽样频率为8k的信号序列，比如Matlab
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2023-06-16 16:02:00
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# Python信号分析中的卷积
在信号处理领域，卷积是一种重要的操作，广泛应用于图像处理、声音分析及滤波等各个方面。通过将一个信号（通常称为“输入”）与另一个信号（通常称为“滤波器”或“脉冲响应”）进行卷积，我们可以提取出输入信号的特征或实现某种特定的效果。
## 卷积的基本概念
卷积运算意味着将两个信号组合为一个新的信号，通常表示为：
$$ y(t) = (x * h)(t) = \i
信号的时域分析
周期信号的判断
周期信号的定义域为（-∞，＋∞）若两个信号周期之比为有理数，则周期信号的和仍为周期信号，其周期为两个周期的最小公倍数只要有一个周期为无理数（周期带pi）便不是周期信号基本信号
单位阶跃信号单位冲激信号的性质
筛选特性（其结果是函数值乘于冲激信号）抽样特性（其结果是一个积分）一定要注意积分区间展缩特性卷积特性
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2024-02-02 18:21:47
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文章目录Python音频信号处理库函数librosa介绍(部分内容将陆续添加)介绍安装综述（库函数结构）Core IO and DSP（核心输入输出功能和数字信号处理）Audio processingSpectral representationsMagnitude scalingTime and frequency conversionPitch and tuningDeprecated(mo
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2023-11-18 23:21:02
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采集到一段信号，我们最想做的就是看信号的波形图以及信号的频谱图。波形图好画，但频谱图一直很难理解怎么画。而且自己采集到的一段信号可能是频率时变的，就需要窗函数截取信号，然后滑动查看信号频域变化。这种方法展示频域随时间的变化不太明显，就需要做时频分析，以期得到频域变化图。1.产生特定频率的模拟信号对于一个正弦波信号，可以写为如下的形式： &nbs
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2023-12-14 14:24:34
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WORD 格式 整理PAGE学习 参考 资料 分享武 汉 工 程 大 学电气信息学院专业班级14通信3班实验时间12-16周周二上午学生学号1404200529实验地点4B315学生姓名赵晶指导教师许楠实验项目信号分析与处理实验(基于MATLAB)实验类别基础实验实验学时10学时实验目的及要求一、掌握连续信号的MATLAB表示方法及用MATLAB描绘二维图像二、掌握用MATLAB对连续信号进行基本
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2023-11-20 02:17:15
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信号是 Unix 系统中常见的一种进程间通信方式（IPC），例如我们经常操作的 kill -9 pid，这里的 -9对应的就是 SIGKILL 信号，9 就是这个信号的编号，SIGKILL 是它的名称。 由于不同版本的 *nux 的实现会有差异，具体请参照系统 API，可以使用 man 7 signal 查看所有信号的定义。那么，信号有哪些使用场景呢？与其他进程间通信方式（例如管道、共享内存等）相
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2023-09-29 14:43:41
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你是否经常会忘记一些常用的信号卷积结果，是否在做题中速度不够快！跟着博主，带你一篇文章轻松记住信号卷积问题！ps：本文主要讨论 连续信号卷积 文章目录?卷积是什么？?信号卷积常规计算?常见卷积快速记忆方法?形式1?形式2?形式3?总结 ?卷积是什么？卷积可用于描述过去作用对当前的影响，即卷积就是一个时空响应的叠加。在泛函分析中，卷积、旋积或褶积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g生
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2023-10-19 08:43:41
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Scipy简介Scipy依赖于NumpyScipy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等应用场景:Scipy是高端科学计算工具包，用于数学、科学、工程学等领域Scipy由一些特定功能的子模块组成:图片消噪处理scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换 速度比传统傅里叶变换更快，是对之前算法的改进 图片是二维数据，注
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2023-11-10 14:57:32
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直接上函数def plotsig(sig,strname):
#fig=plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.cla()
plt.grid(linestyle="--") # 设置背景网格线为虚线
ax = plt.gca()
plt.subplot(211)
plt.cla()
plt.title("distanc
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2023-06-05 11:47:20
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实验要求：产生一个包含4MHz、8MHz、16Mhz三个频点的信号，然后通过一个FIR滤波器，保留4MHz的信号，滤除8MHz、16Mhz的信号。1.设计思路 根据实验要求，我们需要产生三个频点的正弦波，将数据送到FIR滤波器中，由滤波器完成滤波并输出4Mhz的正弦波。
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2023-10-24 22:34:41
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# 雷达信号分选算法Python实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现雷达信号分选算法。这个算法可以用来从雷达接收到的信号中，筛选出我们所关注的目标信号。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你逐步完成这个任务。
## 整体流程
以下是实现雷达信号分选算法的整体流程，我们将使用表格展示每个步骤及其所需的代码。
| 步骤 | 说明 | 代码 |
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原创
2023-10-23 08:24:59
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