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
转载
2024-01-31 17:51:06
143阅读
倒谱分析可检测频谱中的重复模式，使其对区分多个故障非常有用，该故障在不同的主要频谱（即FFT、阶次、包络和增强频谱）中很难看到。 最重要的行业应用与机械诊断相关，如齿轮箱分析，以及其他应用，如： 1 回声检测和去除 2 以及语音分析 1 机器诊断--监测齿轮箱和滚动轴承振动 2 齿轮箱测试--早期检测
# Python计算倒频谱的科普文章
## 引言
倒频谱（Inverse Spectra）是信号处理中的一种重要概念，广泛应用于音频分析、语音识别等领域。倒频谱的基本思想是对信号的频谱进行反变换，从而提取信号的某些特征。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行倒频谱的计算，并将提供代码示例和相关图示，以帮助你更好地理解这一过程。
## 频谱与倒频谱
在讲解倒频谱之前，首先需要了解频
倒谱分析与同态滤波语音信号可用一个线性时不变系统的输出表示，即看做声门激励信号与声道冲激响应的卷积。在语音信号处理领域，根据语音信号求解声门激励函数和声道激励相应有非常重要的意义，如要求出语音信号的共振峰(共振峰是声道传递函数个对复共轭极点的频率)，需要知道声道传递函数。由卷积结果求出参与卷积的各信号，即将卷积分量分开，通常称为解卷，也成反卷积。解卷算法分为两大类，第一类为参数解卷，包括LPC等。
转载
2024-09-20 17:17:19
152阅读
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
转载
2023-11-28 11:19:25
312阅读
语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）原理梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点预加重：在语音信号中，高频部分的能量一般比较低，信号不利于处理，提高高频部分的能量能更好的处理分帧：在比较短的时间内，语音信号不会发生突变，利于处理加窗：帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况，较好地得到频谱补零：FFT的要求
转载
2023-10-17 21:28:38
470阅读
简要说下流程 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱） 3）将上面的频谱通过Me
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
1031阅读
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
1062阅读
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
转载
2023-09-05 22:20:06
726阅读
倒谱分析与同态滤波语音信号可用一个线性时不变系统的输出表示，即看做声门激励信号与声道冲激响应的卷积。在语音信号处理领域，根据语音信号求解声门激励函数和声道激励相应有非常重要的意义，如要求出语音信号的共振峰(共振峰是声道传递函数个对复共轭极点的频率)，需要知道声道传递函数。由卷积结果求出参与卷积的各信号，即将卷积分量分开，通常称为解卷，也成反卷积。解卷算法分为两大类，第一类为参数解卷，包
# 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，
原创
2024-05-28 03:23:15
150阅读
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
转载
2023-09-23 11:10:34
192阅读
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
转载
2024-02-05 21:48:13
286阅读
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
转载
2023-11-15 18:57:18
142阅读
## Python的函数命名规范
在使用Python编程的过程中，函数是非常重要的组成部分。函数是一段可重复使用的代码，用于执行特定的任务。Python对于函数命名有一定的规范，本文将介绍Python函数命名的规则和一些最佳实践。
### 函数命名规则
1. 函数名应该是有意义的和描述性的，以便于其他人能够理解其功能。通常，函数名应该是动词或动词短语，例如`calculate_area`或`
原创
2024-01-20 05:58:35
27阅读
频谱 Python 是一种用于分析和处理信号的Python库，尤其在机器学习和数据分析领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，开发人员遇到了一些技术痛点，包括性能优化、可扩展性以及系统架构设计。这篇文章将详细记录关于频谱 Python 的技术演进与解决方案。
### 背景定位
在频谱分析的初期，开发人员常常面临数据处理效率低下的问题。这些技术痛点包括大规模数据的处理速度缓慢、算法实现复杂等。我
作业要求：一、任选两幅频率不同的图像（包括一副自备图像），计算其频谱图，并显示理解什么图像的高频分量多，什么是图片的低频分量多。观察空域图象和频域频谱的对应关系。二、任选一个低通滤波器对图片采用频率域滤波的基本步骤进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。自选图片，采用一个高通滤波器对图片进行处理，进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。import cv2 as cv
import numpy
转载
2023-09-22 19:15:41
250阅读
由于工作需要，需要针对产品进行一些自动化的测试，其中就包含了验证开机启动或者长时间运行时候对射频、晶振频率等等一些列进行获取频率或者功率的偏差。这里就需要用到了频谱仪，可以使用脚本连接到频谱仪进行循环对数据的采集等等。直接开始进入主题，控制仪器的一般都是SCPI，所以电脑上需要安装适配对程序Ni-visa以及python需要安装pyvisa模块，这两点请参考：一：操作流程 这里说明下本工作中的使
转载
2023-08-15 09:14:17
963阅读
在使用 Python 开发 Web 应用时，我们常常需要使用视图函数（view 函数）来处理 HTTP 请求并返回响应。本篇文章将系统化地记录如何解决 Python 视图函数相关问题的解决过程。
### 环境准备
对于本项目，我们需要确保以下软硬件要求：
- **操作系统**：Windows、Linux 或 macOS
- **Python 版本**：Python 3.6 及以上
- **依
