为什么正交采样（复采样）的采样率最低为信号带宽B，就可保证采样信号信息不丢失？从复频率域角度出发：正交采样（复频率域角度）回顾一下： 对于实数信号，其频谱有共轭对称性，正负频率实部为偶函数，虚部为奇函数，所以它们可以相互决定对方，正频率和负频率所承载的信息是一样的。频谱搬移后，其双边频谱承载相同的信息，浪费频谱资源。对于基带信号，我们可以采用复信号来提高频谱利用率。复信号可以具有任意频谱结构，复信
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2024-10-24 06:53:10
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介绍对于绘制某些类型的数据来说，瀑布图是一种十分有用的工具。不足为奇的是，我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图。在往下进行之前，我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表。我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图。这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值。因为这个原因，财务人员有时会将其称为一个桥梁。跟我之前所采用的其他例子相似，这种
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2023-12-04 16:25:48
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目录绪论1 连续信号的频谱和傅氏变换1.1 有限区间上连续信号的傅氏级数和离散频谱1.2 傅氏变换，连续信号与频谱1.2.3 频谱的基本性质实际应用举例习题绪论Q: 举例说明“信号是携带信息的一元或多元函数”
A: 如声音、心电图、气象温度记录是一元函数\(f(t)\)，图像是二元函数\(f(x,y)\)，电影是三元函数\(f(x,y,t)\)，地下构造是三元函数\(f(x,y,z)\).Q: 如
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2024-06-27 12:05:28
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文章目录一、周期方波的频谱分析【由x(t)求X(f)】1.1 周期方波的复傅里叶系数与sinc函数的关系1.2. 占空比为0.25的矩形波的复傅里叶系数和频谱1.3 扩展分析：当周期信号的周期T很大的情况下的频谱二、非周期矩形信号的频谱【由x(t)求X(f)】三、如何通过频谱X(f)求信号x(t)四、傅里叶变换 一、周期方波的频谱分析【由x(t)求X(f)】1.1 周期方波的复傅里叶系数与sin
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2024-06-30 22:00:17
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# 如何将时域信号转换为Mel频谱图
在信号处理和机器学习中，将时域信号转换为Mel频谱图是一个常见而重要的任务。Mel频谱图可以用于音频分析、语音识别等领域。本篇文章将帮助你理解如何用Python实现这一过程。我们将一步一步进行，使用示例代码来说明每一个步骤。
## 流程说明
首先，我们将整个流程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 05:55:12
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在前面的文章 信号频谱分析与功率谱密度 中，我们初步探讨了信号频谱分析的概念，并介绍了其数学工具。本篇文章将结合实例，进一步探讨频谱分析在音频信号处理中的应用。音频信号的频谱分析是一种将时域中的音频信号转换为频域表示的过程，从而可以观察信号在不同频率上的能量分布。这种分析可以帮助我们理解音频信号的频率成分、谐波结构以及其他特征，对于音频处理、音乐分析、语音识别等应用具有重要意义。以下是进行音频信号
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2024-07-19 21:47:55
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神经网络相关名词解释这篇文章的目的是把之前概念理解的名词用公式记忆一下。1. 正则化1.0 过拟合
这是正则化主要解决的问题。
过拟合现象主要体现在accuracy rate和cost两方面：
1.模型在测试集上的准确率趋于饱和而训练集上的cost仍处于下降趋势
2.训练集数据的cost趋于下降但测试集数据的cost却趋于饱和或上升
一、 时域信号1. 实信号DSP中常见的信号都是实数表示，比如典型的 ；有傅里叶级数的概念，任何时域的信号都可以有正余弦三角函数的组合来表示，既可以表示为各个频率分量的线性累加。2. 实信号的复向量表示 : 为正交信号；也被称作复指数函数；也可看作是沿相反方向变化的两个向量；分别绕复平面远点做顺时针，逆时针转动；注【1】：如果一个复数，有复平面的一个点来表示，现在这个数乘以j或
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2023-11-06 17:01:40
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目录数字信号处理——信号频谱分析-N点DFT频谱分析频谱频谱分析离散傅里叶变换Matlab 代码：结论：离散傅里叶变换的应用之一：用FFT分析信号频谱解题关键：1、分清"截取数据长度"（即窗函数长度）与"DFT点数"二者的不同；2、能够根据模拟频率推断出DFT谱峰处对应的序号k的数值，方法如下：数字信号处理——信号频谱分析-N点DFT频谱分析 频
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2024-06-19 07:38:25
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FFT 与 （低通）采样定理1）FFT原理（从连续信号的FT 到采样信号的FT 到离散时域信号的DTFT 到频域离散的DFT）a)连续信号的傅里叶变换（公式动手搜索吧），顾名思义，对连续信号做傅里叶变换，关于绘图，有一个很相关的性质：共轭对称性（想了解更多，请随手百度）共轭对称性，将意味着，如果是一个实信号，那么它的频谱图是一个偶函数（关于Y
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2024-02-06 22:00:19
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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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信号处理工具箱由很少的滤波功能和一组有限的滤波器设计工具组成。它还包含一些针对一维和二维数据的B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram使用连续的傅立叶变换来计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号的频率内容随时间变化的一种方式。from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as n
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2023-06-14 16:12:16
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# 项目方案：使用Python绘制振动信号的FFT频谱图
## 一、项目背景
在工程及科学领域，信号处理是重要的一部分，而快速傅里叶变换（FFT）作为一种常用的频域分析工具，在振动信号的分析中占有重要位置。通过FFT，可以将时域信号转换为频域信息，分析其频谱特性，进而获取振动的频率成分、能量分布等重要信息。
### 引用形式的描述信息
> 本文主要使用Python语言实现振动信号的FFT频谱
目录Matlab中利用FFT实现信号频谱搬移只有实部的频谱搬移只有虚部的频谱搬移复函数下的频谱搬移 Matlab中利用FFT实现信号频谱搬移在fft的理论中，fft的频移特性表示为： 也就是说，要想对信号f（t）实现频域的频谱搬移，只要在时域乘以一个矩阵，即可实现频谱的搬移。常用的振幅调制和解调就是如此，频谱搬移前后对比如下：其特点就是仅频谱搬移，不产生新的频谱分量。利用欧拉公式：e^(ix)=
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2024-01-04 01:14:47
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1. 问：频谱图的横纵坐标有物理意义吗？看到有的说频谱图以中心的同心圆表示同一频率，这个能理解，但频谱图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗？答：频谱图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说，原图沿x轴有正弦的亮度变化，那么频谱中在x轴上对应中心的两侧，即坐标为(x0,0)（对应于正弦的频率）和(-x0,0)处，都会有较大的幅度。2. 问：如何才能知道频谱图上高频的信号对应哪
python信号处理绘制信号频谱：scipy.signal.welch
文章目录一、函数介绍二、核心参数详解三、返回值四、算法原理五、关键特性六、完整示例七、应用场景推荐配置八、常见问题解决九、与FFT方法的对比scipy.signal.welch 是 Python 中用于计算信号功率谱密度（PSD）的常用函数，采用 Welch 方法实现。这种方法通过将信号分段、加窗和平均来减少频谱估计的方差。以
# Python 信号数据的频谱分析
在信号处理领域，频谱分析是一项非常重要的工作，它可以帮助我们了解信号的频率成分和特性。Python作为一种流行的编程语言，也提供了丰富的工具和库来进行频谱分析。本文将介绍如何使用Python对信号数据进行频谱分析，并展示如何通过绘制饼状图和流程图来可视化分析结果。
## 什么是频谱？
频谱是信号在频率域上的表示，可以告诉我们信号中不同频率成分的强度或能量
原创
2024-06-10 04:41:02
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目录1、调制与变频2、基带信号与射频信号3.IQ调制3.1IQ调制得到基带信号3.2IQ调制得到射频信号4.OFDM系统中的调制与变频1、调制与变频有时候调制与变频并不区分，但是不代表我们对其表示的意义不明确。其实调制与变频是信号处理流程中功能不同的两个步骤。1）如果调制与变频都存在，信号一定是先调制到基带信号，然后在进行变频成为射频信号，最后通过天线发射出去。所以一般情况下，调制后的信号频率较低
1.梅尔频谱图Mel Spectrogram梅尔频谱图的相关知识见梅尔频率倒谱系数和声信号处理简介两个文档，以及文章语音信号特征提取——梅尔频率倒谱系数MFCC（含Matlab代码）和语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）。由于笔者现在还用不到，就暂时不深入研究了（我的求知欲不见了）。2.MATLAB官方网页内容介绍melSpectrogram介绍了梅尔频谱图计算和展示的方法，本文主要对
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2023-12-26 11:05:38
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?频谱频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱图。频谱将对信号的研究从时域引入到频域，从而带来更直观的认识。?频谱的作用测试信号的频域分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示，进而分析其频率特性。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围，求出各个频率成分的幅值分
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2023-10-26 10:42:39
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