虹科实时频谱分析仪是集成的无线电接收器和数字化仪/分析仪，它具有嵌入式捕获控制器，使用户能够：定义并执行实时，精密的触发，跟踪和扫描配置与这些跟踪和扫描有关的无线电RFE和DSP捕获的时间标记和数据输出跟踪和扫描由下图数字化仪中的捕获控制器部分控制。跟踪和扫描分别定义为单个（块或连续流）捕获和一系列捕获，每个捕获与其硬件配置相关联。 虹科HK-R5550支持不同的RFE操作模式和后续的DSP功能，
频谱图：声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信
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2023-06-30 20:04:22
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前言作者：python使用宝典准备工作开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。pip install pydub
pip install librosa看到 Successfully installed xxx
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2023-08-06 20:14:19
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qcustomplot 绘制 频谱图 瀑布图，游标实现跟随曲线数据的实时展示文件结构 pri文件结构 重写qcustomplot
#ifndef SPECTRUMDISPLAY_H
#define SPECTRUMDISPLAY_H
#include
#include
#include<qpainter.h>
#include
#include<qcustompl
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2023-12-08 15:53:07
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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 |
|------|------------------------------|
| 1
原创
2024-09-11 06:10:28
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FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使
# 使用Java绘制频谱图
## 简介
在本文中，我将教会你如何使用Java绘制频谱图。频谱图是一种图形化的表示方式，用于显示不同频率的音频信号的强度。通过绘制频谱图，我们可以更直观地了解音频信号的频率分布情况。
## 整体流程
下面是实现这个任务的整体流程，我们将使用Java的音频处理库`javax.sound.sampled`来读取音频文件，并使用`Java2D`绘制频谱图。
```m
原创
2023-12-12 11:22:54
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# 使用Python绘制EMD分解频谱图
## 引言
在信号处理与数据分析领域，经验模态分解（EMD，Empirical Mode Decomposition）是一种重要的非线性和非平稳信号分析方法。EMD的主要目标是将复杂的信号分解为多个本征模态函数（IMF），这些IMF能够更好地表示信号中的局部特征与频率成分。本文将介绍如何使用Python绘制EMD分解频谱图，并展示其应用效果。
##
华盛顿大学公布了一项研究，研究人员称开发出了一种新的计算机程序能实时解码人们的思想，其判断实时基于大脑中的电信号，并在显示器中看人们在不同电信号下的反应。解码发生在人第一次看到图像几毫秒后，研究人员表示，准确率已达到95%。该研究将帮助有语言障碍的人能有一个更好的沟通方式，如瘫痪者、中风者以及自闭症等。研究者将电极植入患者的颞叶中，观察患者对于两种图片的神经反应，这两种图片分别是关于头像和房子，大
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2024-07-11 10:34:58
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频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅#coding=gbk
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#依据快速傅里叶算法得到信号的频域
def test_fft():
sampling_rate = 8000 #采样率
fft_s
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2024-06-18 21:44:06
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本文实例为大家分享了python傅里叶变换FFT绘制频谱图的具体代码，供大家参考，具体内容如下频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅#coding=gbk
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#依据快速傅里叶算法得到信号的频域
def test_fft():
sampling
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2024-06-18 16:42:45
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spectrogram例子Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:2-1/Fs;
y = chirp(t,100,1,200,'quadratic');
spectrogram(y,100,80,100,Fs,'yaxis')
view(-77,72)
shading interp
colorbar off [s,f,t,p] = spectrogram(y,100,80,100
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2023-12-07 21:08:54
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音的高度。音的高低是由振动频率决定的，两者成正比关系：振动频率高则音”高”，反之则”低”。基频决定音高一个有各种泛音的声音，即使泛音比基频大得多，也依然以基频来定音高。这一点很重要。这就是为什么同唱一个音高，不同人的音色截然不同的根本原因：他们只是基频相同，泛音是截然不同的。总结：在人为制造一个从低频到高频逐渐变强的声音这个过程，尝试去掉基频，但是结果我们可以看到，去掉基频并不能改变音高；故得出结
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2024-01-05 15:30:41
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目前主要实现效果： 窗体ui草稿：设计排版、图表插入、QWidget提升。 功能：设置计时器，随时间更新频域上的瀑布图。QCustomPlot2是导师推荐的一款作图软件，相比之前用的matplotlib.pyplot更复杂一点，但是功能也更加多样化，据说作图速度也更快（未测试）。由于QCustomPlot2并不是PyQt5自带的，首先需要用pip安装一下。安装前先要安装 pyqt5 和 pyqt5
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2023-09-25 16:09:22
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AS3声音功能中最令人兴奋的新增功能之一,就是可以访问声音频谱数据.这在以往的版本中是比较难实现的,或者得借助第三方工具才能完成的,而现在,这些频谱功能给内建到SoundMixter类里的computeSpectrum().所以在编写频谱之前,我们先从AS3的帮助文档中来认识一下computeSpectrum()是什么东西.computeSpectrum () 方法 publ
一、问题在用matlab FFT函数计算频谱时经常看到如下说法： matlab fft文档 有如下代码画频谱：clear;close all
Fs = 1000; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样周期
L = 1500; % 截取的信号长度
t = (0:L-1)*
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2024-06-17 13:19:12
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看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
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2024-06-27 20:54:24
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# 使用小波变换绘制频谱图
## 概述
在本文中，我们将讨论如何使用Python中的小波变换来实现绘制频谱图的功能。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将逐步指导小白开发者完成每个步骤，并提供相应的代码和注释。
## 流程
下表总结了整个实现频谱图的过程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-14 17:53:57
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3. 绘制振幅频谱图
[plain] view plaincopy
%Y = fft(X) 使用快速傅里叶变换算法返回向量X的离散型傅里叶变换
%Y = fft(X,n) 返回n点的离散傅里叶变换，如果向量X的长度小于n，函数要将向量X补零到长度n；如果向量X的长度大于n， 则函数阶段X使之长度为n。若X是矩阵，按相同方法对X进行
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2023-06-28 14:42:57
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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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