继上一篇分析了控制系统的数学模型，那么拿到了数学模型，通常怎样进行分析？本文以及后续两章将分别讲述经典控制理论中的三种分析、 研究和设计控制系统的方法。这篇文章本质上都是时域分析的内容，知道什么是时域分析，怎样时域分析，分析的内容有哪些一：什么是时域分析法？直接解出时间响应曲线：时域分析法是根据系统的微分方程， 以拉普拉斯变换作为数学工具， 直接解出控制系统的时间响应。 然后， 依据响
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2024-01-02 06:14:55
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以下都是照抄知乎大神的专栏，纯粹是为了结合自己所学加深个人理解，建议有看到此文章的人去链接拜读。真的讲的简单易懂，智慧结晶。什么是频域从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随时间而发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称为时域分析。时域信号：人类直观的按时间顺序表示信号在某一刻的状态。频域中x轴是频率，反映了信号在不同频率上的分布；从频域上可以看
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2024-04-28 19:48:28
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TacotronSTFT 提取mel(梅尔)频谱为什么tacotron生成语音时需要先生成Mel(梅尔)频谱？ 一般认为语音的频域信号（频谱）相对于时域信号（波形振幅）具备更强的一致性（相同的发音频谱上表现一致但波形差别很大）， 经过加窗等处理后相邻帧的频谱具备连贯性，相比于波形数据具备更好的可预测性；另外就是频谱一般处理到帧级别，而波形处理采样点，数量多很多，计算量也自然更大， 所以一般会先预测
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
时域、频域、空间域 一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。 二、什么是频域 频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。
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2024-01-22 15:34:35
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频域分析1、时域到频域的转化时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系。是我们正常生活中使用的一种描述信号的基本方式，而频域（frequency domain）是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，是基于数字信号特性产生的一种新的定义方式。简单来说频域是时域信号在频率方面的特别体现.时域到频域的转化有傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，其本质上都是将信号在已知空间的基
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2023-09-22 20:31:58
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# 如何将时域信号转换为Mel频谱图
在信号处理和机器学习中，将时域信号转换为Mel频谱图是一个常见而重要的任务。Mel频谱图可以用于音频分析、语音识别等领域。本篇文章将帮助你理解如何用Python实现这一过程。我们将一步一步进行，使用示例代码来说明每一个步骤。
## 流程说明
首先，我们将整个流程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 05:55:12
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之前的文章里讲了关于信号频谱、能量谱的相关理论和MATLAB编程实现方法：Mr.看海：信号频域分析方法的理解（频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析）Mr.看海：频域特征值提取的MATLAB代码实现（频谱、功率谱、倒频谱）不过对于刚刚开始进行这方面研究，或者对MATLAB不甚熟悉，抑或者不想花太多时间用在编程这件事上的同学，目前缺少一种足够便捷、高效、可靠的代码。所以笔者想做这样一件事：编写一个函
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2023-12-06 21:22:31
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信号处理工具箱由很少的滤波功能和一组有限的滤波器设计工具组成。它还包含一些针对一维和二维数据的B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram使用连续的傅立叶变换来计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号的频率内容随时间变化的一种方式。from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as n
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2023-06-14 16:12:16
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频谱分析仪，简称频谱仪，是在频域上分析信号特征的工具，如信号的频率分布、频率、功率谐波、杂波噪声、干扰失真等。 一、 频谱 频谱是一组正弦波，经过适当组合后，形成被考察的时域信号。 上图显示了一个复合信号的波形，假定我们希望看到的是正弦波，但显然图示信号不是纯粹的正弦波，而仅靠观察又很难确认其中的原因。而对应到下图，同时在时域和频域显示了这个复合信号。频域图形描绘了频谱中每个正弦波的幅度随频率的变
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2023-12-14 03:22:06
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Frequency只是波每秒经过的振荡次数.任何周期性的波都有一个频率.但通常在音乐中,使用该术语仅限于谈论正弦波,所以如果你听到有关频率x的波动,它通常意味着每秒钟有很多振荡的正弦波.任何波,无论是周期性的还是非周期性的,都可以通过将不同频率的不同频率的正弦波(即具有不同幅度)相加来构造.傅立叶变换的作用是告诉您使用哪些频率以及使用哪些幅度来创建任何给定的波.快速傅立叶变换(FFT)是计算波的傅
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2024-04-09 10:58:19
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# Python实现图像傅里叶变换频谱图
## 1. 傅里叶变换简介
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学技术。通过傅里叶变换可以将信号分解成一系列的正弦和余弦函数，这些正弦和余弦函数称为频谱。傅里叶变换在信号处理、图像处理、音频分析等领域具有广泛的应用。
## 2. 图像傅里叶变换频谱图的生成流程
图像傅里叶变换频谱图的生成流程主要包括以下几个步骤：
1. 读取图像并转换为灰度
原创
2023-12-19 14:10:46
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一 . 整体示例示例代码创建：%%傅里叶变换频谱图
%时域分析
ts = 0:0.01:10;
sigl = sin(2*pi*ts);%单一成分慢信号
sig2 = 5*sin(2*pi*10*ts+. 75*pi);%单一成分快信号
subplot (511) ;plot(sig1)
subplot (512) ;plot (sig2)
%多成分
sig3 = sin(2*pi*ts) +5
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2023-09-26 11:39:04
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基于systemview的2DPSK调制与解调利用Systemview软件进行设计系统仿真任务：系统输入500Hz的正弦波频率，要求码元传输速率为64kBd，采用2DPSK调制，相干解调的方法设计一通信系统，并使用SystemView软件进行仿真。 （要求调出眼图、瀑布图、滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线）设计思路输入正弦波以及A律压缩图符参数：输出波形：（500Hz输入正弦波）（A律压缩后的波
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2024-01-17 06:08:39
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我是Matlab和信号处理的新手 . 我在定义处理频谱图的频率范围时遇到了问题 . 当我绘制.wav音频数据的频谱图时，y轴，频率从零到大约23 kHz . 我正在寻找的有用数据在200-400赫兹的范围内 . 我的代码片段是：[samFa, fs] = audioread('samFa.wav'); %convert audio to numerical data
samFa = samFa(:
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2024-03-06 03:24:05
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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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一、四种信号的傅里叶分析。四种信号时域与频域之间的关系。时域离散化<=>频域周期化（时域抽样定理）时域周期化<=>频域离散化（频域抽样定理）上图中，第一张子图，时域和频域均为连续函数，它无法用ADC采样，以及无法用FPGA/DSP来计算出频谱。第二张子图，时域为连续函数，它无法用ADC采样得到。第三张子图，频域为连续函数，它无法用FPGA/DSP来计算出频谱。第四张子图，时
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2024-02-15 16:34:02
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![image-20210811935505]()
2、查看当前时区数据库版本，以windows为例，用管理员身份运行cmd，切换到tzupdater.jar对应的目录：java -jar tzupdater.jar -V![image-20210811933080]()
3、在线更新，以windows为例，用管理员身份运行cmd，切换到tzupdater.jar对应的目录：**（第3种和
文章目录一、周期方波的频谱分析【由x(t)求X(f)】1.1 周期方波的复傅里叶系数与sinc函数的关系1.2. 占空比为0.25的矩形波的复傅里叶系数和频谱1.3 扩展分析：当周期信号的周期T很大的情况下的频谱二、非周期矩形信号的频谱【由x(t)求X(f)】三、如何通过频谱X(f)求信号x(t)四、傅里叶变换 一、周期方波的频谱分析【由x(t)求X(f)】1.1 周期方波的复傅里叶系数与sin
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2024-06-30 22:00:17
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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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