语音基础知识：音频封装格式无损压缩 无损压缩指的是在无损格式之间的压缩(转换)，无论压缩(转换)成什么格式，音质都是相同的，并且都能还原成最初同样的文件。平时所说的无损均是指无损压缩，没有无损码率的说法。对于各种格式的压缩都是对应着一种算法(或者说编码)，播放的时候需要有解码器进行译码，而且不同的解码器也可能会影响解压出来的文件完整性。常见的无损格式有：wav：微软公司的一种声音文件格式，是无压缩
本文详细的讲解了FFT的实现，简直是手把手了。我也是慢慢学过来的，知道网上的教程对于初学者不是很友好，所以决定自己写一份博客来记录下来我的经验
最近学校电赛院队招新，出的招新题就是低频示波器的。之前一直没有弄懂FFT，借着这次机会实现了一下。FFT原理详解 FFT，就是快速傅里叶变换，这个操作能够将时域信号转化成频域信号，然后对信号进行分析 这样说可
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2024-06-08 21:23:40
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应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x[k]。根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT分析其频谱。利用FFT分析信号 的频谱；(1) 确定DFT计算的参数； (2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。 答：信号下x[k]基频，可以确定基波周期N=16，为显示
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2024-06-04 08:21:38
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最近的一个Android项目中，需要在特定坐标轴上绘制一个数据波形（虚拟仪器之类），并且需要在不同分辨率的设备上保持波形上数据点的个数以及与坐标轴的一致性。 思路如下： 1、首先采用SurfaceView进行绘图操作，SurfaceView是View的继承类，绘图的效率较高。具体的使用方法是自定义视图类继承SurfaceView并实现SurfaceHolder.Callback接口。定义一
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2024-08-12 18:02:53
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什么是FFT# 既然打开了这篇博客，大家肯定都已经对FFT(Fast Fourier Transformation)有一点点了解了吧
FFT即为快速傅里叶变换，可以快速求卷积（当然不止这一些应用，但是我不会）系数表示法与点值表示法#\(n-1\)次多项式是利用系数表示法like this:\(f(x)=a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_{n-1}x^{n-1}\)
点值表示法即为将多项
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2024-01-12 23:10:37
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原理找一本数字信号处理的书，把DFT的原理耐心看一遍就能明白所有前置知识的概念，比如什么是W(N,nk），为什么要把实数序列拓展到复数域上，不要看xxx博文的介绍。FFT就是DFT的一种快速实现算法，DFT复杂度O(),FFT可以把复杂度降到O()。FFT分为基2 时间抽取法与基2 频率抽取法，本文介绍的是时间抽取法。 FFT的实现步骤主要分为三步:将原序列扩展到复数域上，然后进行序数重排（元素的
源：java实现FFT变换/************************************************************************* * Compilation: javac FFT.java * Execution: java FFT N * ...
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2015-06-27 17:07:00
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# Java 实现波形转频谱算法
在音频处理领域，将波形转换为频谱是一项非常重要的技术。这通常涉及到通过变换将时间域信号转换为频域信号，我们往往使用快速傅里叶变换（FFT）来实现这一点。
本文将逐步指导你如何在 Java 中实现波形转频谱算法。我们将从算法流程入手，逐步深入每个步骤。
## 步骤流程
在实现“波形转频谱”算法之前，首先需要了解我们将要进行的步骤。下面是整个流程的示意表格：
# Java FFT 时域转频域实现指南
快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。下面我将为你详细讲解如何在Java中实现FFT，将时域信号转换为频域信号。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
一、模拟信号 智能硬件产品中，模拟音频主要用在：喇叭播放声音、Line-in外接音源、麦克风输入等。通常看到的音频波形，都是模拟音频，能够和声音实际的波动完全对应起来。 当前有不少音频产品使用D类音频功放，输出波形看起来是方波，但实际上还是属于模拟音频类型。是高频载波叠加的模拟音频的波形，经过LC滤波之后能够还原成模拟音频波
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2023-09-26 10:03:30
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技术指标带宽（BW，Bandwidth）和上升时间 示波器带宽≥（信号的最高频率成分×5）；带宽越高，可实现的信号复现精度就越高带宽=（K/上升时间）。带宽<1GHz的示波器的K一般为0.35，带宽＞1GHz的示波器K通常在0.4 - 0.45之间采样率（采样率越高，信号分辨率越好）波形捕获率 采样率表明了示波器在一个波形或周期内对输入信号采样的频次，波形捕获率则是指示波器采集波形的速度有多
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2023-11-29 17:35:24
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# 在 Android 中实现声音转波形的技术探讨
声音是由空气中振动的波动产生的，利用这些波动，我们可以生成波形图，用于可视化声音的特征。在 Android 开发中，实现将声音转换为波形图的功能，通常涉及音频采集、数据处理和图形可视化等多个步骤。本文将为大家介绍相关技术，并提供代码示例。
## 系统架构
在实现声音转波形的过程中，我们可以构建以下类结构：
```mermaid
class
源：FFT初解一．前言 首先申明俺不是一个算法工程师，俺是一个底层驱动工程师，有人会发问一个底层驱动工程师需要这个吗？但是我不幸的告诉你，确实是需要的，不过我们不要像算法工程师那样搞得很精通，但是还是需要去了解这是个什么东西。说实话，这个东西在大学时候学过，还好好的去理解了一样，不过到现在忘的差不...
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2015-08-11 15:11:00
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# Python音频转波形
## 1. 介绍
音频转波形是指将音频文件转化为波形图的过程。波形图是一种图形表示方法，用于显示声音在时间和幅度上的变化。在音频处理和分析中，波形图可以提供对音频信号的可视化表示，便于我们分析和处理音频数据。
Python是一种强大的编程语言，也提供了丰富的音频处理库，可以用来实现音频转波形的功能。本文将介绍如何使用Python进行音频转波形的操作，并给出相应的代
原创
2023-07-24 00:19:31
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# Android PCM 转波形教程
## 整体流程
下面是实现 Android PCM 转波形的整体流程：
```mermaid
pie
title PCM转波形教程
"获取PCM数据" : 20%
"转换为波形数据" : 40%
"显示波形" : 30%
"完成" : 10%
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
原创
2024-07-14 09:12:35
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FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
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2023-10-10 14:35:15
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1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些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（频率，幅值，初相位）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
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2023-12-06 22:20:06
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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