Linux音频驱动-OSS和ALSA声音系统简介及其比较概述昨天想在Ubuntu上用一下HTK工具包来绘制语音信号的频谱图和提取MFCC的结果，但由于前段时间把Ubuntu升级到13.04，系统的声卡驱动是ALSA（Advanced Linux Sound Architecture，高级Linux声音体系），而不是HTK中所使用的OSS（Open Sound System，开放声音系统）。网上查阅
1.寻找音乐文件位置（下载了的）建议在音乐软件上找如图这样就不用在我的电脑里面找（怪麻烦）2.复制文件名3.打开格式工厂,点击WAV点击添加文件，把文件名粘贴上去（前面两步也可以省略，直接在格式工厂WAV添加文件里找音乐文件，不过略显麻烦，可能找不到）转化完成之后点击文件复制4.打开我的电脑进入visualstdio编写的程序文件点击project4（我正在写的程序文件）进入Debug将你复制的音
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2024-08-29 07:52:20
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在这一篇博文中，我将详细探讨如何使用 Java 实现快速傅里叶变换（FFT）算法来进行频域分析，帮助我们更好地理解信号处理中的关键过程。
## 背景描述
在现代信号处理领域，傅里叶变换是将时域信号转化为频域信号的重要工具。快速傅里叶变换（FFT）算法通过高效的计算方法，显著降低了傅里叶变换的时间复杂度，使得在实时信号处理上变得可行。为了更清晰地展示整个流程，下面我提供了一个流程图：
```m
时频分析在Python中的实践
时频分析是一种结合时间和频率信息的信号处理方法，广泛应用于信号处理、语音识别和生物医学等领域。时频分析通过将信号在时间和频率域中同时表示，使得我们能够更加直观地观察和分析信号的特性。这篇博文将会以轻松的语气记录下我在Python中实现时频分析的过程。
### 协议背景
在时频分析中，我们通常需要对信号进行预处理、变换和分析。四象限图为我们展示了时频分析的不同策
FFT—傅里叶变换，可以将时域信号转为频域进行分析，所用的基函数是弦函数，且各弦函数之间是正交关系，因此比较适合处理平稳信号。对于非平稳信号处理效果就很差。类似的例子如“吉布斯现象”：当一个常数函数，其傅里叶变换是只有一个常数项；但是当该周期函数为一个阶跃函数，突变变换很快的那种，FFT变换就必须要很多频率的弦函数去进行分解；效果也不太好。另外一个缺点是：FFT变换只能得到一个频域上数据的形式，并
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2024-08-15 17:37:55
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引言目前，我所知道的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、Wigner-Ville分布(WVD)、经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）、补充总体经验模态分解（CEEMD）、完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD） 网页上关于这些时频分析方法的介绍数不胜数，我在查阅的时候每个都看过，觉得应该整理一下分析的比较清楚的链接，方便以后参
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2024-02-22 15:51:50
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EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神
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2023-08-23 22:05:15
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matlab时频处理工具箱标签： 信号处理与分析目录matlab时频处理工具箱1. 工具箱2.EMD工具箱安装方法3. 时频分析工具箱安装4. adaptive time frequency analysis时频工具箱函数一、信号产生函数：二、噪声产生函数三、模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数五、Cohen类双核线性时频处理函数六、其他处理函数：非平稳信号的时频分析-----Gabor
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2024-01-29 23:21:39
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本文通过解析spec，分析经典蓝牙及BLE跳频的算法的原理。
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2018-11-14 19:40:52
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作者：我爱春秋最近瞅了一些关于时频分析工具箱的matlab函数使用方法,总结一下吧.
我使用的是2011a的matlab,貌似没有自带的时频分析工具箱,可以到网上下载,google一搜就能搜到,安装后就可以使用了(所谓安装就是把工具箱的目录包含到matlab工作目录中即可).下面说一些时频工具箱函数的用法(由于我下的工具箱没有html版的帮助,所以只能使用help
funname的方法查看帮助信息
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2024-01-08 15:32:37
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文章目录一、短时傅里叶变换的缺陷二、小波变换的优点三、小波变换和傅里叶变换的比较四、小波变换的基础知识（Wavelet Transform,WT）1. 连续小波变换（Continuous Wavelet Transform,CWT）1.1 定义1.2 基本性质性质1：叠加性性质2：时移不变性性质3：尺度变换性质4：内积定理1.3 常用的连续小波基函数1.3.1 `Morlet小波`1.3.2 `
随着数据中心网络技术和带宽不断发展，流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用，但一直未曾有过很大变革。直到无损网络的出现，流控技术出现新突破。作为以太网的基本功能之一，流控技术用于可以防止拥塞的情况下出现丢包，还能配合发送端合理的调整发送速率，从整体上保障网络带宽的最高效率。IEEE 802.3x是全双工以太网数据链路层的流控方法，当客户终端向服务器发出请求后，自身系统或网络产生拥塞时，它会向服务器
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2024-08-15 14:07:42
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1.背景介绍线性时域与频域分析是电子信号处理领域中的基础知识，它涉及到信号在时域和频域的表示、分析和处理。线性时域系统的输入与输出是同一种形式的函数，而线性频域系统的输入与输出是同一种类型的函数。线性时域与频域分析在电子信号处理、通信系统、图像处理等领域具有广泛的应用。在本文中，我们将从以下几个方面进行详细讨论：核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释
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2024-09-08 23:22:00
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使用Python做时频分析的过程复盘记录
在现代信号处理领域，时频分析是获取信号频谱特性的重要工具，常用于生物信号处理、语音识别以及图像处理等多个领域。以下是关于使用Python进行时频分析的详细记录。
### 问题背景
在一次数据分析项目中，我们需要对传感器采集的振动信号进行时频分析，以提取特征并识别异常模式。以下是项目发生的时间线事件：
- **Day 1**: 收集传感器数据，进行初
1. 正交试验法介绍正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对试验进行设计，通过少数的试验替代全面试验，根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。本规范只讨论各因素是相互独立的正交试验法，各因素相互影响的正交试验法在我们设计 测试用例 的时候用不到，所以不提。正交表是一种特制的表格，
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2024-10-27 06:53:49
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# Java频控科普文章
在现代软件开发中，频控（Rate Limiting）是一种常用的技术，主要用于限制某一特定操作在一定时间范围内的调用次数。这一技术在许多领域都有应用，尤其是在API接口调用、资源访问、请求限速等场景中。本文将为您介绍Java的频控实现方法，并提供一些代码示例。
## 什么是频控？
频控的目的是防止服务过载，在某一时间段内限制用户的请求频率，以确保系统资源的合理利用。
# Java 控频
## 简介
在Java编程中，控频是一种重要的技术，它可以用于控制程序的执行速率，确保程序在不同的硬件环境下都能正常运行。本文将介绍控频的概念、原理和实现方法，并附上相应的Java代码示例。
## 什么是控频
控频是指通过限制程序的执行速率，使其以固定的速度运行。这在某些情况下非常重要，例如在游戏中，需要确保每秒钟渲染的帧数是恒定的，以保持游戏的流畅度。另外，在某些硬件
原创
2023-11-08 08:33:37
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关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。短时傅里叶变换（STFT）是脑电时频分析中一种基于滑动窗口法的简单常用的分析方法。它假设非平稳的信号可以被分成一系列短数据段的集合，每个数据段都可以看作是平稳的，频谱是固定的。在每一个数据段上进行常规的频谱估计方法，然后将所有数据段的频谱估计值堆叠在一起，形成在联合时频域上的一个频谱功率分布图。这些步骤包括：选择一个有限长度的窗口函数；从信号的起始点开始，将
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2023-09-28 12:27:33
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普元 Java（Puppeteer for Java）是一个开源的 Java 库，用于控制 Chrome 或 Chromium 浏览器，实现自动化的浏览器操作和数据爬取。它提供了一套简单易用的 API，可以模拟用户的操作，如点击、填写表单、截屏等。普元 Java 可以帮助开发者快速构建高效、稳定的 Web 自动化测试和数据爬取工具。
普元 Java 的优势主要体现在以下几个方面：
1. **强
原创
2023-08-04 20:27:00
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－、绘制原理 1.需要用到的小波工具箱中的三个函数 COEFS = cwt(S,SCALES,‘wname’) 说明：该函数能实现连续小波变换，其中S为输入信号，SCALES为尺度，wname为小波名称。 FREQ = centfrq(‘wname’) 说明：该函数能求出以wname命名的母小波的中心频率。 F = scal2frq(A,‘wname’,DELTA) 说明：该函数能将尺度转换为实际
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2023-12-16 18:28:13
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