1.复信号的数学表达式 大家都知道，复数是由实数与虚数构成。同理，复信号也可以有一个实信号和一个虚信号构成。数学表达式可以表示为：这里我们还可以回想起经典的欧拉公式：这个公式将复变函数，三角函数以及指数函数巧妙的结合在了一起。如果定义一个复平面，其横坐标就是实数，纵坐标就是虚数，诸如此类的函数我们叫它复变函数，并且它实际上是绕原点旋转的圆，如下图： 其中θ=wt=2
在传统的信号处理中，人们分析和处理信号的最常用也是最直接的方法是傅里叶变换。傅里叶变换及其反变换构建起信号时域与频域之间变换的桥梁，是信号时域与频域分析的基础。但是以傅里叶变换为基础的经典分析方法，只是一种信号的整体变换，要么完全在时域进行，要么完全在频域进行，因而不具备时间和频率的定位功能，显然这对于平稳信号分析还是足够的。而对于非平稳信号而言，由于其频谱随时间有较大的变化，要求分析方法能够准确
前言：一、傅里叶变换的机理一个能量无限的正弦信号和源信号乘积并求和得到某个频率下的系数，随着频率的增加，正弦信号改变，再次求得系数，依次构成了频谱图傅里叶级数及傅里叶变换 傅里叶级数及傅里叶变换 https://wenku.baidu.com/view/b167af4acf84b9d528ea7a85.html（关于信号调制）频率随时间变化-非平稳信号平稳信号：瞬时幅度和瞬时频
matlab时频分析之短时傅里叶变换 spectrogram短时傅里叶变换常用于缓慢时变信号的频谱分析，可以观察沿时间变化的频谱信号。其优点如下图所示，弥补了频谱分析中不能观察时间的缺点，也弥补了时域分析不能获取频率的缺点。1 STFT的基本原理基本原理可以理解为对一段长信号，截取每一段时间的短信号做fft，将得到的频谱图时间沿时间轴排列，及可得到时频的云图。2 matlab中实现这里采用最基础的
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2024-08-27 12:29:17
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这是《EEG Processing and Feature Extraction》的第五个视频资料整理。内容是“脑电的频谱分析和时频分析”。视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=9ddbbbcbfdb81f60495d541b
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2024-01-04 10:31:21
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最近项目中有需求要绘制分时图，当时也想过使用开源的，在网上找了一大推资料，但是没有一个是合适的，需求永远是不一样的。然后就开始想自己绘制，当然一开始也是没有头绪，，慢慢的看看别人的思路，就开始自己去绘制。package com.wei.demo.view;
import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import
# 时频图的应用与实现：Python的分析工具
在信号处理和时间序列分析中，时频图是一个非常重要的工具。它能够帮助我们分析信号在时间和频率上的分布，提供更丰富的信息。那么，如何使用Python绘制时频图呢？在本文中，我们将介绍时频图的基本概念，并给出一个简单的实现示例。
## 什么是时频图？
时频图是将信号的时间信息与频率信息结合在一起的图形表示。常用的时频图有短时傅里叶变换（STFT）、小
点解 ：时域 频域 频谱图的物理意义： 频域 是 时域的倒数。 横坐标是频率，纵坐标是振幅， 频谱图可以用来表示声音频率与能量的关系，就像一个声音一般由各种不同频率声音信号组成，每个频率的信号幅值都不一样，就形成了频谱图，一个频谱图就可以表示一个复合信号（例如声音）。 ********************************
# Android MP3 时频图的生成与可视化
在音频处理领域，时频图是一种重要的工具，它可以直观地表示音频信号在时间与频率上的变化。本文将介绍如何在Android应用中生成MP3音频的时频图，并提供相应的代码示例。
## 什么是时频图？
时频图（Spectrogram）是一种将时间与频率信息结合在一起的图像形式。在时频图中，横轴表示时间，纵轴表示频率，而颜色或亮度通常表示在相应时间频率上
原创
2024-09-16 06:00:45
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开源音频编辑器Audacity 2.4.0发布了，它进行了许多更改，包括新的多视图模式，该模式允许您同时查看单个轨道的波形和频谱图。尽管此特定更改被描述为高级功能，但它是一个选项，它将使编辑人员更容易进行精确的剪切和拼接，尤其是对诸如播客之类的声音内容。新的时间工具栏也可用，可以调整大小(变小或变大)，并且可以删除，重新停靠或自由浮动。Audacity 2.4.0更新详情1、多视图我们添加了一个新
# Python中时频图的实现
## 1. 概述
在Python中，实现时频图可以使用Matplotlib库和Numpy库。时频图是一种将时间和频率信息结合起来的可视化方式，通常用于分析信号的频域特征。
本文将介绍如何使用Python实现时频图，并提供详细的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
下面是实现时频图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-09-27 04:42:02
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－、绘制原理 1.需要用到的小波工具箱中的三个函数 COEFS = cwt(S,SCALES,‘wname’) 说明：该函数能实现连续小波变换，其中S为输入信号，SCALES为尺度，wname为小波名称。 FREQ = centfrq(‘wname’) 说明：该函数能求出以wname命名的母小波的中心频率。 F = scal2frq(A,‘wname’,DELTA) 说明：该函数能将尺度转换为实际
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2023-12-16 18:28:13
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频域图像增强基础知识：图像变换技术：将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间以得到所需的效果。变换是双向的，或者说需要双向的变换。在图像处理中，一般将从图像空间向其他空间的变换称为正变换，而将从其他空间向图像空间的变换称为反变换或逆变换 。时域分析只能反映信号的幅值随时间的变化情况，除单频率分量的简谐波外，很难明确揭
利用离散傅立叶打造一个频谱app 先来look一下效果：视频播放地址来看一下离散傅立叶算法 这是我的，当然每个人的实现方式会一定偏差，主要是要依据傅立叶变化来。int N = 16;
double PI = 3.1415926;
float[] real = new float[N];
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2023-06-14 16:20:13
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波形图反映各质点在同一时刻不同位移的曲线，叫做波的图像，也叫做波形图。波形图用于显示测量值为均匀采集的一条或多条曲线。波形图仅绘制单值函数，即在y=f（x）中，各点沿x轴均匀分布。例如一个随时间变化的波形。波形图可显示包含任意个数据点的曲线。波形图接收多种数据类型，从而最大程度地降低了数据在显示为图形前进行类型转换的工作量。频谱图信号频率与能量的关系用频谱表示。以横轴纵轴的波纹方式，记录画出信号在
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2023-11-03 07:04:08
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# 在Android中绘制频谱图的完整指南
在手机应用开发中绘制频谱图是一个很有趣的项目。它可以用来帮助用户更直观地理解音频信号的特征。本文将介绍如何在Android平台上实现频谱图的绘制，以下是整个过程的步骤概述：
## 主要步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-11 06:10:28
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等精度测频原理--频率计本系统采用等精度测频的原理来测量频率，其原理如图2所示。图2 等精度测频原理图 图2中的门控信号是可预置的宽度为Tpr的一个脉冲。CNT1和CNT2是两个可控计数器。标准频率信号从CNT1的时钟输入端FS输入，其频率为Fs；被测信号经整形后从CNT2的时钟输入端FIN输入，设其实际频率为Fxe，测量频率为Fx。 当门控信号为高电平时，被测信号的上沿通过D触发器的Q端同时启动
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2024-09-20 20:19:49
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在这个博客中，我们将深入探讨如何在 Android 应用中创建和展示 WAV 音频文件的频谱图。频谱图可以帮助用户可视化音频信号的强度和频率分布，增强用户的听觉体验。接下来的内容将涵盖准备环境、具体步骤、配置解析、测试验证、优化技巧及扩展应用。
### 环境准备
要实现 Android WAV 频谱图的功能，首先我们需要准备一个开发环境。在这个过程中，我们需要安装一些前置依赖。
#### 前
# 如何在Android中实现频谱波动图
在Android应用中实现频谱波动图的功能，可以让你的应用展示音频数据的视觉效果，对开发者来说是一个很有趣的项目。本文将详细介绍如何实现这一功能，并逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个过程分为几个步骤，以便更清晰地理解。以下是实现频谱波动图的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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# 使用MFCC绘制时频图的指南
在这篇文章中，我们将探讨如何使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）绘制音频信号的时频图。MFCC是语音处理和音频分析中常用的特征，适用于许多机器学习和信号处理任务。以下是整个过程的说明和必要的代码示例。
## 流程步骤
我们将整个流程分为几个步骤，见下表：
| 步骤 | 描述
