前言通电第一次实物实验匆匆忙忙做完后，开始怀着无语的心情写实验报告，结果发现第一个实验里AM波就有些步骤漏做了，因此也没有数据和现象。缺失的其实不是什么重要内容，不过是当AM各个参数调整时得到的波形的变化，寻思着干脆Matlab仿真一下得了。不过其实这些工作也完全可以忽略，因为直接看着AM的公式也能想出来这些变化。 实验要求：用信号源产生AM信号，参数：调幅系数ma=70%,载波频率fc
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2023-10-30 16:04:37
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在图像处理中，我们会频繁用到这三个概念，这里整理了网上优秀的博客。供大家交流学习。一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。二、什么是频域 频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述
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2023-09-18 09:34:58
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# 如何实现时域波形和频域波形计算方式（Java）
在信号处理领域，时域波形和频域波形是基本概念。时域波形展示了信号随时间变化的趋势，而频域波形则展示了信号在不同频率下的强度。这篇文章将带你一步步实现这两种波形的计算，使用Java编程语言。我们将使用以下流程和代码进行指导。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
1.傅里叶变换1) 简介数字图像处理的方法主要分成两大部分：空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理；频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域，从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图像增强、图像复原、图像编码压缩及特征编码压缩方面有着广泛应用。如果一个信号f(t)在上满足：① f(t)在任一有限区间上满足狄氏条件；② f(t)在上绝对可积即就可以通
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2023-09-05 21:31:38
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# 图像波形变换与频域检测在Python中的应用
在图像处理领域，频域分析是一种强有力的工具。通过将图像从空间域转换到频域，我们可以更容易地进行处理和分析。本文将讲解如何使用Python进行图像波形变换，与频域检测，并通过代码示例帮助读者理解这一过程。
## 1. 什么是频域检测？
频域检测是指对信号（在这里是图像）进行变换，分析其频谱特性。通过频域中的处理，我们可以对噪声进行抑制、特征提取
我们通常所讨论的音频测量概念基本都与信号的时域和频域表述有关，任何信号都可以通过时域和频域两种形式来表现。一、时域与频域定义时域(time domain)：描述信号与时间的关系，一个信号的时域波形可以表述为信号随时间变化的曲线。在研究时域信号时，通常用示波器将其转换为时域波形。频域(frequency domain)：指信号随频率变化的曲线，常用频谱分析仪将实际信号转换为频域下的频谱，频谱可以显示
时域是真实世界，是惟一实际存在的域频域最重要的性质是:它不是真实的，而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域，而频域是一个遵循特定规则的数学范畴，频域也被一些学者称为上帝视角正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为时域中的任何波形都可用正弦波合成。这是正弦波的一个非常重要的性质。然而，它并不是正弦波的独有特性，还有许多其他的波形也有这样的性质。正弦波有四个
音频处理中，经常要看一下啊频域图是什么样子的，这里自己写了一个小程序，可以完美的同步显示时域和频域图，直接上代码： 直接上图看结果： 这个只能对单声道１6k采样的wav格式做处理，不过，只要稍微加一更改，就可以处理别的了。具体改代码的事情，还是谁用谁做吧。做个程序员，总要付出一些代价的。 每日一言：
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2018-10-13 16:54:00
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学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些操作来加深对信号的认识。理解时域、频域、FFT傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。我们继续来分析这句话的意义所在。所有信号都是若干正弦波的和我们通常把一个实际信
目录1.前言2.时域2.1简介2.2时域信号分析3.频域3.1简介3.2频域信号分析1.前言 最近一直在做振动监测，把传感器采集到的振动信号数据转换成电压值，然后通过QT的QCharts绘制出时域图形，接着利用C++的线性库Armadillo中FFT（）将时域信号转换成频域信号，绘制出响应的频谱图。QT中配Armadillo我之前写过一篇文章记
# Android pcm播放时波形图实现教程
## 1. 概述
在Android开发中，实现PCM播放时波形图可以帮助我们更直观地观察音频的波形特征。本教程将指导你完成该功能的实现，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 实现流程
首先，我们来了解一下整个实现的流程。下面的表格展示了实现波形图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 初始化音频播放
原创
2023-10-14 03:32:00
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0 关于微多普勒雷达发射电磁信号(EW)到物体并接受物体的回波信号。基于接收信号的延迟时间，雷达可以测量目标的距离。如果物体是移动的，接受信号的频率将偏离发射信号的频率，成为多普勒效应。多普勒频移取决于移动物体的径向速度，即在视线方向上的速度分量。基于接收信号的多普勒频移，雷达可以测量动目标的径向速度。如果除了主体移动外，物体或物体的任何结构部件还在摆动，则这种摆动将在回波信号上引起附加的频率调制
不严谨的说，时域和频域分析就是在不同的空间看待问题的，不同空间所对应的原子(基函数)是不同的。你想一下时域空间的基函数是什么？频域空间的基函数是什么？一般的时-频联合域空间的基函数是什么？小波域空间的基函数是什么？有的空间域比较容易分析，有的空间域不容易分析。举个例子吧，首先加载一个双曲Chirp信号，数据的采样频率为2048Hz，第一个Chirp信号持续时间为0.1~0.68秒，第二个Chirp
傅里叶变换可以将图像的时域信号转换到频域，通过频域我们可以看到信号的另一面。我们可以在频域对图像进行滤波等处理，然后通过傅里叶反变换，将频域图像转换回时域，就可以看到处理后的图像。 实际应用中，更多的是在频域进行滤波器设计，设计合适的滤波器，然后将滤波器经过傅里叶反变换生成时域滤波器，最后在时域进行滤波操作。 下面通过一个例子，看看如何使用OpenCV进行傅里叶变换及其反变换。
频域特征（1）提取的频域特征 频域分析可按频率观察信号特征，一般情况下，时域的分析更加直观，而频域的表示更加简洁，在频域上观察信号使得问题的分析更加深刻和便捷。目前来说，从时域到频域已成为信号分析的趋势。但是，这两种分析手段是相互联系、相辅相成和互有优势的。常规的频谱分析是指对信号进行傅立叶变换以进行分析。频谱分析包括幅度频谱和相位频谱且幅度频谱是最常用的。当减速器关键部件的健康状态发生改变时，样
本文实例讲解的是如何画一个满满圆形水波纹loadingview，这类效果应用场景很多，比如内存占用百分比之类的，分享给大家供大家参考，具体内容如下效果图如下：预备的知识：1.贝塞尔曲线 如果你不了解，可以来这里进行基础知识储备：神奇的贝塞尔曲线2.Paint.setXfermode() 以及PorterDuffXfermode千万不要被这个b的名字吓
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2023-10-25 10:53:02
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频域frequency domain 是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。对任何一个事物的描述都需要从多个方面进行，每一方面的描述仅为我们认识这个事物提供部分的信息。例如，眼前有一辆汽车，我可以这样描述它方面1：颜色，长度，高度。方面2：排量，品牌，价格。而对于一个信号来说，它也有很多方面的特性。如信号强度随时间的变化规律（时域特性），信号是由哪些单一频率的信号合成的（频域特性）中文名
频
0.引言时域上的复杂，在频域上也许很规律，即使复杂如交响乐，也是1~7不同调子（蝌蚪文）的组合，并且有规律，即曲谱。 大统一的弦理论，似乎也是从频域去尝试解释世界，解释基本粒子。对于理工科，频域变换，最大的作用就是把时域上复杂的微分方程转为频域上多项式，极大地方便离散求解。基础资料：《信号与系统》和《复变函数》1.时域和频域时域：真实世界，唯一存在的域，我们的经历都是在时域中发展和验证；比如听音乐
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2023-09-24 13:18:07
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一个周期性的脉冲信号，我们希望可以提供0和1的电平值边沿的好坏，跳转时间长，效果就不好，特性就不好，所以描述周期性的脉冲信号的时候，有相应的参数，高低电平我们一般画成等宽的，尽管周期一样，有时候我们对于脉宽的要求是不一样的接下来我们来看一下，对一个脉冲波形的描述，有哪些参数脉冲的幅度：高电平和低电平的差值就是脉冲输出的高电平减去脉冲输出的低电平， 脉冲宽度 后一半下
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2023-09-19 19:52:18
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最近有个项目中需要录音，参考了一个APP，录音实时用声波图显示声音大小，并且录音结束后可通过拖拽定位修改其中某一段时间的声音。这两天比较闲了，写了个没任何技术含量的波形图自定义view（就是在画线），欢迎指教。因为音频录制的方式很多，所以这个view只负责接收表示音量大小的值，具体传过来的值多大多小不限制，取所有的值中最大值按比例缩放。代码如下
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2023-06-28 10:53:07
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