从可以听到的强度最小的声音，到强度大到能够引起痛觉的声音，声强的绝对值相差一千万亿倍。显然，用声强的绝对值表示声音的大小是不方便的。为了便于应用，人们便根据人耳对声音强弱变化响应的特性，引出一个对数量来表示声音的大小，这就是声强级，声压的平方与声强成正比，所以声强级可以转换成声压级。声压级定义为将待测声压p与参考声压p(ref)的比值取常用对数，再乘以20，即：20lg [p/p(ref)]，其单
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2024-10-04 09:01:37
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这次进行滚动轴承模拟故障信号的时频谱分析，由于轴承动力学的复杂性，目前只给出感性认识，详细的原理、各参数的设置值及代码后面几篇文章会详细说明。首先模拟滚动轴承内圈故障振动信号，大体上给出一些参数fs %采样频率
vc % 名义运行转速（RPM）
vs;= % 转速波动幅值（RPM）
ff % 转速波动频率（Hz）
v % 转速曲线
t % 时间
phs_v
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2023-11-19 11:37:13
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第一：频谱一.调用方法X=FFT(x)；
X=FFT(x，N)；
x=IFFT(X);
x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;
n=0:N-1;
xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];
Xk=fft(xn)
→
Xk =
39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 -
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2023-08-01 12:35:58
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# Java频谱计算实现指南
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现频谱计算。频谱计算是一种用于分析信号频谱特性的技术，常用于音频处理、图像处理和通信系统等领域。我们将按照以下步骤来完成这个任务：
1. 读取输入信号数据
2. 对输入信号进行傅里叶变换
3. 计算频谱
4. 可视化频谱结果
接下来，让我们一步一步地实现这些功能。
## 2. 读取输入信号数据
首先，我
原创
2023-10-16 13:43:18
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无线频谱，是运营商最宝贵的资源。如果把无线网络比作一片稻田的话，无线频谱就是种植这些水稻的土地。如果土地本来就少，还想要高产的话，只能从培育良种上下功夫。
移动通信的每一代发展，都相当于培育出了更高产的水稻品种，再结合开荒，把以前难以利用的贫瘠土地也想办法用上，才能实现产量的数倍增长。
对于通信来说，提升产量就是要在同样大小的带宽(单位一般为MHz)上，实现更快的数据传输速率(单
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2023-11-14 14:40:54
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DFT再理解2015.12.18 之前学习《信号与系统》的时候，对于用fft（）函数分析离散、连续时间信号的频谱出来的结果一直一知半解，这学期学习了《数字信号处理》，学习了离散傅里叶变换（DFT），对之前的写的程序做进一步理解。 在此之前，先将CTFS、D
计算频谱在很多技术场合中都极其重要，比如信号处理、图像分析、机器学习等。在这篇博文中，我将分享如何使用 Java 语言来进行频谱计算，并讨论一些相关的技术细节。
## 版本对比
我将从不同版本的 Java 中对频谱计算的实现进行对比，特别是特性差异方面。
### 时间轴（版本演进史）
```mermaid
timeline
title Java 版本演进史
2020 : J
频谱带宽计算是无线通信中的关键概念之一，它用来衡量无线信号在频域上的宽度。在无线通信系统中，频谱带宽的计算对于设计和优化系统至关重要。本文将介绍频谱带宽的概念、计算方法以及如何用Java编程来实现频谱带宽的计算。
## 什么是频谱带宽？
频谱带宽是指一个信号在频域上所占据的频率范围。在无线通信中，信号的频谱带宽决定了信号能够传输的数据量。一个较宽的频谱带宽可以传输更多的数据，而一个较窄的频谱带
原创
2024-01-23 08:52:05
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频谱分析是一种非常重要的信号处理方法，在机械设备故障诊断、振动系统分析、电力系统、无线电通信、信息图像处理和自动控制等学科中都有重要应用。频谱分析的核心是1965年Cooely-Tukey发表的快速傅里叶变换算法（简称FFT），它是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法。FFT算法的各种语言实现包已经相当成熟，不需要自己来重新写源代码，本文使用ma
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2023-12-26 11:12:11
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# Java计算频谱的简单指南
频谱分析是信号处理中的一项重要技术，广泛应用于音频处理、通信以及其他信号分析领域。Java语言通过丰富的库和工具，使频谱分析变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Java中的频谱计算Jar包来分析信号，并通过代码示例展示其基本用法。
## 频谱分析基本原理
频谱分析的核心目标是将信号从时域转换到频域，从而显示信号的频率成分。这通常通过离散傅里叶变换（DFT）或
原创
2024-10-23 03:32:50
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1.什么是方法递归？答：方法自己调用自己。2.递归存在的问题？答：如果没有控制好终止，会出现栈溢出 。3.递归能干嘛？答：在开发中用的比较少，一般都能用for语句就可以来完成了。这属于可以不用，但是不能不会的一种方法。例子：1.计算阶乘（例如计算5的阶层就是1*2*3*4*5） 思路理解：比如计算5的阶层就是4组乘法，把最高阶逐第五组5渐往下寻找到最小值1。然后1*2得出的数字再传递去*
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2024-09-13 22:21:18
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# 如何使用PyTorch计算频谱
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在信号处理中，我们常常需要计算信号的频谱，以便进行频域特征分析。本文将教你如何使用PyTorch计算信号的频谱。
## 整体流程
为了计算信号的频谱，我们需要经历以下几个步骤：
1. 读取信号数据
2. 对信号进行傅里叶变换
3. 计算频谱
4. 可视化频谱
下面我将逐步解释每个步
原创
2023-12-10 11:05:27
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计算频谱是信号处理中的一个重要概念，它涉及将信号从时域转换到频域，以便分析其频率成分。在Python中，有多种方法可以计算频谱，这篇文章将详细探讨这些方法及其在不同场景下的应用。
### 背景定位
当我们处理音频信号、图像或其他类型的信号时，经常需要计算其频谱。例如，在音频处理时，我们想分析音频信号的不同频率成分，以便进行后续的特效处理或特征提取。频谱可以帮助我们理解信号的性质以及其所包含的频
信号的最高频率 信号与系统 2023（春季） 作业要求 - 第八次作业信号与系统 2023（春季） 作业参考答案 - 第八次作业
01 第八次作业一、习题简介 信号采样与恢复是搭建在连续时间信号与数字信号世界之间的一座桥梁， 采样定理对于频谱受限信号的采样频率要求大于信号最高频率的两倍， ·这个采样频率也称为信号的奈奎斯特频率。 这样便可以从采样数据中唯一恢复出最高频率小
# 从时域到频域：Python之旅
在信号处理的领域，了解如何将时域信号转换为频域信号是非常重要的。频谱为我们提供了信号在不同频率上的能量分布，这对于分析和处理信号具有重要意义。Python作为强大的科学计算工具，提供了丰富的库来帮助我们完成这一任务。
## 时域与频域的概念
*时域*是信号随时间变化的表现，而*频域*是信号在各种频率上的分布。通过对信号进行傅里叶变换（Fourier Tra
频谱：
将一个信号从时域通过 FFT 变换到频域，得到的直接结果就是所谓的频谱，复数形式，有幅值和相位单一的幅值即为幅值谱，注意∶幅值谱的大小只表示频率分量的幅值A（y = Asin（ω t）），而不是该频率分量的能量。能量谱：
用于表征单位频带内的信号能量（unit/Hz）。通常用于瞬态信号。因为对于瞬态信号而言，研究它的总能量比研究它在采样总时间内的平均功率更有意义。能量谱的计算∶
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2023-11-12 08:14:08
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# Java语言频谱计算方法：新手指南
在音频处理和信号分析中，频谱计算是一个至关重要的概念。对于刚入行的小白开发者来说，理解和实现频谱计算的方法可能显得有些困难。本文将为你提供一个实现频谱计算的简单流程和相关代码示例，帮助你从零开始掌握这一技术。
## 实现流程
下面是实现频谱计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
# Python计算倒频谱的科普文章
## 引言
倒频谱（Inverse Spectra）是信号处理中的一种重要概念，广泛应用于音频分析、语音识别等领域。倒频谱的基本思想是对信号的频谱进行反变换，从而提取信号的某些特征。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行倒频谱的计算，并将提供代码示例和相关图示，以帮助你更好地理解这一过程。
## 频谱与倒频谱
在讲解倒频谱之前，首先需要了解频
倒谱分析与同态滤波语音信号可用一个线性时不变系统的输出表示，即看做声门激励信号与声道冲激响应的卷积。在语音信号处理领域，根据语音信号求解声门激励函数和声道激励相应有非常重要的意义，如要求出语音信号的共振峰(共振峰是声道传递函数个对复共轭极点的频率)，需要知道声道传递函数。由卷积结果求出参与卷积的各信号，即将卷积分量分开，通常称为解卷，也成反卷积。解卷算法分为两大类，第一类为参数解卷，包括LPC等。
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2024-09-20 17:17:19
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用频谱仪测量噪声系数：测量框图为：基于噪声系数的定义得到的一个测量公式为：NF=PNOUT-(-174dBm/Hz+20lg(BW)+Gain)(1)公式中，PNOUT是已测的总共输出噪声功率，-174dBm/Hz是290oK（室温）时环境噪声的功率谱密度，BW是感兴趣的频率带宽，Gain是系统的增益，NF是DUT的噪声系数。公式中每个变量均为对数。为简化公式，我们可以直接测量输出噪声功率谱密度（
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2023-11-15 17:27:13
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