一、实信号与复信号的基本概念1、实信号：物理可实现的信号常常是时间t（或k）的实函数（或序列），其在各时刻的函数（或序列）值为实数，这样的信号称为实信号。 2、复信号：函数（或序列）值为复数的信号称为复信号，最常用的是复指数信号。 复指数信号的重要特性之一是它对时间的导数和积分仍然是复指数信号。 连续信号的复指数信号可表示为 离散时间的复指数序列可表示为3、如何理解复信号？一个复信号f(t)=Re
小虎最近发现了很有意思的采样定理，它是用来解决混叠失真的一个方法，这里小虎就用MATLAB带大家来理解一下这两个概念。全文目录什么是周期混叠和采样定理混叠失真采样定理采样函数错误的采样函数仿真结果物理意义代码分析完整代码更多什么是周期混叠和采样定理混叠失真对于带限信号，如果对信号的采样频率不够大的话，将会出现混叠失真，一旦出现混叠失真，那么采样将不能够完美重构信号。采样定理采样定理(Nyqust
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2024-01-03 22:49:44
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混叠：在信号处理上，如果采用频率小于低于两倍奈奎斯特频率 在统计、信号处理和相关领域中，混叠是指取样信号被还原成连续信号时产生彼此交叠而失真的现象。当混叠发生时，原始信号无法从取样信号还原。而混叠可能发生在时域上，称做时间混叠，或是发生在频域上，被称作空间混叠。一旦混叠发生，则可能出现因采样频率不够高，模拟信号中的高频信号折叠到低频段，出现虚假频率成分的现象。抗混叠：一般说的抗混叠说的是抗混叠滤
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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时域混叠和频域混叠含义混叠（英语：Aliasing），在信号频谱上可称作叠频；在影像上可称作叠影，主要来自于对连续时间信号作取样以数字化时，取样频率低于两倍奈奎斯特频率。如上图，以相同的采样周期对一个高频信号和低频信号进行采样，采出的数字序列相同，此时发生混叠。解释一下奈奎斯特频率一个信号的奈奎斯特频率由该信号中的最高频率分量决定，例如某个信号的傅里叶展开表达式如下：\[f(t)=cos\pi t
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2023-12-12 13:51:55
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复指数信号现实生活中的信号一般可以看作是一个正弦波$f(t)=sin(\omega t)$复指数信号是把信号在复数域进行表示，将三角函数转换为指数形式（利用欧拉公式）复信号可以看作是一个在空间随时间螺旋上升的信号，但实信号只表达了他的幅值大小。 用复信号表示实信号的公式：$cos(2\pi f_0t)=\frac{e^{j2\pi f_0t}+e^{-2\pi f_0t}}{2}$&nb
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2023-10-05 11:39:29
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短波信号抗混叠深度学习方法是一种新兴的信号处理技术，它结合了深度学习算法的强大能力与传统信号处理技术的稳健性，旨在提高短波信号在各种环境下的抗混叠性能。由于短波信号在通信、雷达以及其他领域的广泛应用，提升其抗混叠能力具有重要的实际意义。
### 背景定位
在现代信号处理领域，短波信号的抗混叠问题愈发显著。混叠现象造成了信号分辨率的显著下降，传统的信号处理方法难以满足高效准确的需求。因此，采用基
已知抽样点数量，求频率范围现在有40个离散点，从图可以看出： 1.最高频率时，2个点组成一个周期，有40(点)/2(点/周期)=20(周期)。可能对这种频率表示方式不太认同，我类比一下时间频率：设每个余弦周期T=0.2(秒/周期)，那么余弦函数的频率f=1/T=1(秒)/0.2(秒/周期)=10(周期)。这个频率的含义就是每秒10个振荡周期数。2.最低频率时，40个点组成一个周期，有40/40=1
1.实验数据需求为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。2.python实现其中的输入参数含义：① data:实验数据的DataFrame② p1:所截取实验信号的起始采样点位置③ p2:所截取实验信号的终止采样点位置from pandas import Serie
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2023-10-04 09:50:36
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。。。
原创
2022-06-07 12:24:28
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实信号频谱的共轭对称性和冗余性已经知道，傅里叶变换中的复指数带来了负频率，意义是旋转向量的旋转方向（顺/逆时针）由此可知，实信号的频谱，一定是正负频率共轭对称的（这样不同旋转方向的旋转向量才能抵消虚部分量） 然而，正频率和负频率部分承载相同信息，存在冗余，而复信号则有可能只占用正频率（负频率），称为解析信号（是一个复信号，由Hilbert变换构造），其优点在于简化了理论分析、节约了频谱解析信号与预
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2024-10-24 06:59:29
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首先说说图像频率的物理意义。图像可以看做是一个定义为二维平面上的信号，该信号的幅值对应于像素的灰度值（对于彩色图像则是RGB三个分量），如果我们仅仅考虑图像上某一行像素，则可以将之视为一个定义在一维空间上的信号，这个信号在形式上与传统的信号处理领域的时变信号是相似的。不过是一个是定义在空间域上的，而另一个是定义在时间域上的。所以图像的频率又称为空间频率，它反映了图像的像素灰度在空间中变化的情况。例
图像滤波目录1、学习了解线性滤波的基本原理2、练习实现均值滤波和高斯滤波3、学习了解非线性滤波的原理4、练习实现中值滤波和双边滤波空间滤波定义 空间滤波是一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。处理方法有计算机处理（数字滤波）和光学信息处理两
链接：为复信号正名之辩为复信号正名之辩
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2022-03-21 12:12:07
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N.E.Huang于1998年提出了一种针对非平稳非线性嘻信号的处理方法—经验模式分解（EMD），该方法给予信号本生的时间尺度特征，把复杂信号分解为有限个固有模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）和一个余项，是一种自适应的信号处理方法。EMD已经广泛应用于信号去噪，伪谐波分析，信号建模与预测，故障诊断与图像处理。由于EMD存在模态混叠的问题，很多应用收到限制。有必要对模
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2024-05-05 21:32:48
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目录语法说明示例 resample函数的功能是将均匀或非均匀数据用新的固定频率重新采样。语法y = resample(x,p,q)
y = resample(x,p,q,n)
y = resample(x,p,q,n,beta)
y = resample(x,p,q,b)
[y,b] = resample
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2023-12-25 21:43:52
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题目背景Cube Stacking, 2004 Open题目描述约翰和贝西在叠积木。共有30000块积木，编号为1到30000。一开始，这些积木放在地上，自然地分成N堆。贝西接受约翰的指示，把一些积木叠在另一些积木的上面。一旦两块积木相叠， 彼此就再也不会分开了，所以最后叠在一起的积木会越来越高。约翰让贝西依次执行P条操作，操作分为两种： 第一种是移动操作，格式为“移动X到Y的上面”。X和Y代表
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2023-07-08 14:27:55
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在处理非平稳、非线性的信号时，常用的方法是小波分解（wavelet decomposition）的方法。后来一种以数据驱动的经验模态分解(Empirical Mode Decompesotion, EMD)方法被提出，它能够将非平稳信号分解成不同的本征模函数(IMF)。相比于小波分解，它虽然不会受小波基函数的选择，分解等级等影响，但是它也存在很多问
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2023-12-07 08:26:33
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【问题描述】小 OY 是一个喜欢搭积木的孩子,他有一天决定向小 C 展示他特别的搭积木技巧。现在一条直线上从左到右有 n 个位置,标号 1..n,第 i 个位置坐标为 x_i。每个位置上都预先叠好了一些积木,其中第 i 个位置上叠了 a_i 块积木。小 OY 一开始会向小 C 指定 1..n 中的某个位置 s,然后,他在第 0 秒从位置s 出发,开始搭积木。他可以做这些动作:1、向左移动 1 个单
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2023-10-03 19:24:28
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项目说明在信号分解领域，经验模态分解（EMD）十分经典，它基于信号特征自动地将信号分解为一组有限数目的 IMF 分量，在处理非线性和非平稳信号方面表现尤为出色，得到了广大学者的青睐。如今，EMD 方法在多个领域广泛应用，但是，在应用过程中会出现过包络、欠包络以及不同程度的端点效应和模态混叠问题，这给信号分解带来了许多问题。EWT 是 Gilles 于 2013 年提出的非平稳信号处理方法，它融合了
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2023-12-11 12:32:06
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