知乎上有几个比较好的讲解傅里叶变换的文章：傅里叶分析之掐死教程（完整版） 通过这些文章都能对频谱有大致了解，但等你自己坐下了，要对一个信号进行频谱分析时，你会发现好多细微的问题其实并没有注意，下面，将讲讲那些细微的问题实现快速傅里叶变换忠告：除非你自己为了验证你的能力，或为了验证你对对快速傅里叶变换算法的了解，千万别用自己写的快速傅里叶变换算法，也别在网上随便找一个算法就拿来用，快速傅里叶变换算法
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2024-06-20 15:15:27
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# 梅尔频谱与深度学习：音频处理的基础
## 引言
在音频处理领域，梅尔频谱是一种常用的特征提取工具，尤其是在语音识别和音乐分类等任务中。结合深度学习技术，梅尔频谱能够帮助计算机从复杂的音频信号中提取出有用的信息。本文将介绍梅尔频谱的基本概念，展示如何使用Python生成梅尔频谱，并探讨其在深度学习中的应用。
## 梅尔频谱是什么？
梅尔频谱是通过梅尔尺度将音频信号的频率特征转化为可被深度
原创
2024-09-13 04:17:37
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为什么tacotron生成语音时需要先生成Mel频谱，再重建语音？Mel频谱在其中起到什么用？不知道这个问题合不合适，诚惶诚恐，还望各位不吝赐教。 Mel谱就是短时傅里叶变换（STFT）对每一帧的频谱（能量/幅度谱），从线性的频率刻度映射到对数的mel刻度，再用40个滤带（filterbank），双向就是80个，得到80维度的特征向量，这些特征值大致上可以表示为信号能量在me
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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2016.07.30 – 07.31 [个人学习/探索笔记 —— 理解OFDM]基带。信息源，也称发射端，发出的没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号所固有的频带（频率带宽）。 频带。对基带信号调制后所占用的频率带宽。 带宽。一个信号所占有的从最低的频率到最高的频率之差。 频谱搬移。频谱搬移是指在发射端将调制信号从低频端搬移到高频端， 便于天线发送或实现不同信号源，不同系统的频分复用。1
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2023-11-20 08:40:52
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# 一维深度学习与MATLAB的结合
## 引言
深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著进展。然而，深度学习并不仅限于多维数据处理，一维数据（如时间序列、语音信号等）的深度学习同样具有广泛应用。本文将介绍如何在MATLAB中实现一维深度学习，并提供相关代码示例。
## 一维深度学习的概念
一维深度学习主要用于处理线性顺序的数据，例如时间序列和
# MATLAB 一维深度学习入门
在现代科技迅猛发展的背景下，深度学习已成为各个领域的重要工具。MATLAB作为一种强大的编程工具，为开发和实现深度学习模型提供了便利的环境。本文将着重介绍在MATLAB中实现一维深度学习的基础知识，并提供一个简单的示例。
## 什么是一维深度学习？
一维深度学习，顾名思义，主要应用于一维数据的分析与处理。这样的数据可以是时间序列信号、语音信号或其他相关领域
# 一维数据深度学习入门指南
在深度学习中，一维数据通常指的是时间序列数据或简单特征数据。本篇文章将为刚入行的小白阐述如何使用深度学习处理一维数据的基本流程，以及每一步所需的代码示例。
## 流程概述
下面是处理一维数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 训练模型
二维数组和一维数组的数据分布和存取标签：c/c++二维数组在存储分布上和一维数组是一样的，但是存取的写法却是有很大差异的#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int main()
{
int i, j;
char mark[64][64] = {0};
ch
处理框图以上的处理流程就是对信号进行一次一次近似的过程，其中每一次近似都会伴随有信息丢失。信号的采样–频谱混叠在对连续信号进行采样时，必须满足采样定理，以避免频谱混叠。信号的截断–频谱泄露(振铃）为何会有频谱泄漏? 在xN[n] = x[n]RN[N]这个过程中会发生频谱泄漏（R[N]为矩形序列）：因为RN[n]序列的DTFT是一个Sa()函数，时域的乘积对应频域的卷积，因此会发生频谱的泄露。第二
1.项目场景说明深度信息是感知三维世界的重要信息之一，其在近年来火热的自动驾驶、自动化物流、AR和VR等场景都起着重要的作用。常用的深度信息设备包括激光雷达、ToF等设备。但是，上述深度信息设备采集的深度信息往往存在信息稀疏、分辨率较低等问题，同时高精度深度信息采集设备往往价格较高，这一直是企业应用的难点。为此，百度机器人与自动驾驶实验室开发了深度信息的增强方案，包括深度信息补全、深度信息超分辨率
作者 | John Hartquist 原文链接： https:// towardsdatascience.com/
audio-classification-using-fastai-and-on-the-fly-frequency-transforms-4dbe1b540f89
简介目前深度学习模型能处理许多不
信号的分类什么是信号？信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。例如，古代人利用点燃烽火台而产生的滚滚狼烟，向远方军队传递敌人入侵的消息，这属于光信号；当我们说话时，声波传递到他人的耳朵，使他人了解我们的意图，这属于声信号；基于信号维度的分类一维信号：声音信号，声音强度随时间变化。例如：下面这段声音信号，我们利用Matlab将这段信号的强度随时间变化的图像绘制
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2023-12-01 15:07:28
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# 梅尔频谱与深度学习的关系
## 引言
随着深度学习技术的不断发展，它在语音识别、音乐分类和情感分析等多个领域的应用越来越广泛。在这些领域中，音频信号的特征提取是一个关键步骤。而梅尔频谱作为一种广泛使用的音频特征表示方法，常常与深度学习模型结合使用。本文将探讨梅尔频谱的基本概念及其在深度学习中的应用，并提供一些相关的代码示例。
## 梅尔频谱的基本概念
梅尔频谱是一种以“梅尔”尺度表示频
# 使用 PyTorch 实现一维卷积的完整指南
随着人工智能的快速发展，深度学习已成为许多应用领域中的核心技术。PyTorch 是一个强大而灵活的深度学习框架，非常适合于研究和工业应用。在这篇文章中，我们将学习如何在 PyTorch 中实现一维卷积，并通过一个简单的示例来演示整个过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们先概览一下实现这一过程的步骤：
| 步骤 | 说明
1.加载数据。 数据集主要包括两个部分：60000的训练数据集（mnist.train）；10000的测试数据集（mnist.test）。数据都是一张纸28*28像素的图片，转化成相对应的像素矩阵，如图所示。 相对应的MNIST数据集的标签是介于0到9的数字，用来描述给定图片里表示的数字。我们使标签数据是"o
首先刚接手这种关于信号的分类问题，以下可能会有不对的地方，接下去通过学习会对不正确的地方进行更正或者补充。心电信号分类参考文献：Cardiologist-LevelArrhythmiaDetectionwithConvolutionalNeuralNetworks目标：对传感器采集的某一维信号数据（time-amplitude）进行分类，比如通
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2024-10-24 07:31:52
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今天我们来学习C++中的一维数组。什么是一维数组在内存中连续存储各个元素，且可用一个下标遍历所有元素的数据类型，就是一维数组。一维数组的定义一维数组是这么定义的：数据类型 数组名[常量表达式]举个栗子：int a[7]; // 定义了一个数组名为a的数组，数组共有7个元素，每个元素的数据类型是int
char c[3]; // 定义了一个数组名为c的数组，数组共有3个元素，每个元素的数据类型是ch
（1）概述：所谓数组，就是一个集合，里面存放了相同类型的数据元素（2）特点1：数组中每个元素都是相同的数据类型 特点2：数组是由连续的内存位置组成的，放在一块连续的内存空间一、一维数组目录 一维数组定义方式
一维数组数组名
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# 深度学习中的傅里叶频谱与Loss函数
在深度学习的研究领域，损失函数（Loss function）是衡量模型预测与实际值之间差异的标准。而傅里叶频谱则是信号处理中的重要工具，能够帮助我们分析信号的频率成分。近年来，将傅里叶变换与深度学习结合的研究逐渐增多，显示出其在图像处理、语音识别等领域的潜力。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种数学变换，它将时间域的信号转换为频率域的信号。在
