目录一、先验知识1. 基波与谐波2. 基音与泛音二、图解泛音的形成原理生动形象的视频介绍三、图解泛音决定音色写在前面 响度由声源的振幅决定音调由基波的频率决定音色由泛音决定 一、先验知识1. 基波与谐波基波是原合成的周期信号傅里叶变换后最小频率对应的正弦波谐波是原合成的周期信号傅里叶变换后频率为最小频率整数倍对应的正弦波一个周期信号可以通过傅里叶变换分解为直流分量c0和不同频率
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2024-05-30 07:32:43
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文章目录傅里叶牛逼！三角函数的正交性求
c
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2024-08-14 18:07:27
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function [wc,w0,a0,ak,bk,c0,ck]=get_harmonics(y,pas)%[wc,w0,a0,ak,bk,c0,ck]=get
原创
2022-10-10 15:43:34
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1. 傅里叶简介法国科学家傅里叶提出，任何一条周期曲线，无论多么跳跃或不规则，都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和。傅里叶变换即基于傅里叶定理，对一条不规则的曲线进行拆解，从而得到一组光滑正弦曲线函数的过程。例如：弹钢琴 假设有一时间域函数：y = f(x)，根据傅里叶理论它可以被分解为一系列正弦函数的叠加，这些正弦函数具有不同的振幅A，频率ω或初相位φ。： 在信息处理过程中，通常处理步骤是:1.通
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2024-05-30 00:04:42
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1. 基2时间抽取FFT算法推导 设序列的长度为，为正整数,如果序列的长度不满足这个条件，可将序列补0以满足该条件。对长度为N的序列进行时间抽取，将其分解为两个长度为点的序列。两个长度点的序列分别为：  
电力系统线路信号为 50HZ的交流正弦（余弦）信号。对这个信号进行一个周期的一路信号进行采样，再进行离散傅立叶变换，可以得到这个时刻的频域信息。其中，电力系统向量计算就是求出同一时刻所有线路的基波（ 50HZ频域分量）相位，进行快速的向量计算是提升电力系统测量控制系统性能的一大关键
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2023-10-11 10:39:41
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基波 谐波在振动学里认为一个振动产生的波是一个具有一定频率的振幅最大的正弦波叫基波。 这些高于基波频率的小波就叫作谐波。谐波是指对周期性非正弦交流量进行傅里叶级数分解所得到的大于基波频率整数倍的各次分量，通常称为高次谐波，而基波是指其频率与工频（50Hz）相同的分量。在电力系统中谐波产生的根本原因是由于非线性负载所致。当电流流经负载时，与所加的电压不呈线性关系，就形成非正弦电流，即电路中有谐波产生
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2024-10-24 08:33:35
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# Java 基波计算方式
在数字信号处理中，基波是指信号中的最低频率成分。了解基波的计算方式对于分析波形信号的性质至关重要。本文将用 Java 语言展示如何计算基波，并通过示例代码进行说明。
## 基波的定义
基波是指周期信号中最基本的频率成分，通常指信号周期的倒数。计算基波频率的关键是捕捉到信号的周期性特征。在实践中，基波通常通过傅里叶变换获得。
## 示例代码
我们将使用 Java
目录1. Sentinel规则推送模式1.1 原始模式1.2 拉模式拉模式改造1.3 推模式1.3.1 基于Nacos配置中心控制台实现推送微服务中通过yml配置实现1.3.2 基于Sentinel控制台实现推送2. sentinel规则持久化部分源码分析1. Sentinel规则推送模式Sentinel规则的推送有下面三种模式:推送模式说明优点缺点原始模式API 将规则推送至客户端并直接更新到内
小波包将原始信号逐级向下分解。图1为用MATLAB绘制的小波包分解树，分解层数为3层。树中节点的命名规则如下：从（1,0）开始，（1,0）为1号，（1,1）是2号，依次类推，（3,0）是7号，（3,7）是14号。每个节点都有对应的小波包系数，此系数决定了频率的大小，即频域信息，节点的顺序决定了时域信息，即频率变化的顺序。图2为信号的时间频率图，x轴表示信号的时间变化，y轴上显示的数字对应于图1中的
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2023-10-24 05:41:06
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一.小波去噪的原理信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。小波阀值去噪的基本问题包括三个方面：小波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。(1) 小波基的选择：通常我们希望所选取的
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2023-08-14 13:37:06
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由于最近正好在学习用python进行小波分解，看的英文的pywt库的各种属性和方法及其使用示例，在这里记录下来，方便以后查阅，前面的小波分解部分忘了记录了，就只能从小波包分解开始了。 小波包： 首先导入pywt库：>>> import pywt一、创建小波包结构： 接下来我们实例化一个小波包对象：>>> x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
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2023-08-08 07:29:47
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１学习小波变换所需的基础知识由于小波变换的知识涵盖了调和分析，实变函数论，泛函分析及矩阵论，所以没有一定的数学基础很难学好小波变换．但是对于我们工科学生来说，重要的是能利用这门知识来分析所遇到的问题．所以个人认为并不需要去详细学习调和分析，实变函数论，泛函分析及矩阵论等数学知识．最重要是的理解小波变换的思想！从这个意义上说付立叶变换这一关必需得过！因为小波变换的基础知识在付立叶变换中均有提及，我觉
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2024-01-19 16:16:15
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%% 1. 利用MATLAB产生分解与重构滤波器组
% [Ld, Hd, Lr, Hr] = wfilters(wn);
% wfname:小波名
% Ld:分解低通滤波器h0[-n];
% Hd:分解高通滤波器h1[-n];
% Lr:分解低通滤波器h0[-n];
% Hr:分解高通滤波器h1[-n];
% eg1:计算db2小波的四个滤波器，并画出其时域波形。
wn='db2';
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2023-08-01 23:32:05
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# 小波分解 - Python 实现指南
小波分解是一种非常有效的信号处理技术，广泛应用于数据压缩、去噪和特征提取等领域。本文将通过步骤解析和示例代码，引导你实现小波分解。
## 流程概述
首先，让我们概述实现小波分解的主要步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 动作 | 描述 |
|------|------|------|
| 1 | 安装依赖 | 安装必要的库，例如 `P
Chapter 7 Wavelet Bases小波理论的核心问题：构造小波函数\(\psi(t)\)，使其经过二进制伸缩和平移后，所产生的的小波函数簇\(\left \{ \psi_{j,n}(t)=2^{-j/2}\psi(2^{-j}t-n) | j,n\in Z \right \}\)
构成\(L^{2}(R)\)空间中的标准正交基。这时，对任意\(f(t)\in L^{2}(R)\)可表示
# 如何实现 Python 谐波分解
谐波分解是一种信号处理技术，可以将复杂信号分解为不同的频率成分。这对于信号分析、音乐处理等领域都有重要的应用。本文将为刚入行的小白提供一个简单明了的 Python 谐波分解实现流程，并配以相应的代码和图示。
## 流程概述
下面的表格展示了实现谐波分解的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-08 06:08:46
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0.小波簇类型1.print（pywt.families)即可显示软件内含的小波族：[‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey’]它们分别是：l Haar (haar)l Daubechies (db)l Symlets (sym)l Coiflets (coif)l Biorthogonal (bior)l Reverse biorth
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2023-09-05 22:52:14
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废话不多说，先上python代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft,ifft
import math
import pywt
import csv
from pandas import DataFrame;
data = pd.re
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2024-02-19 14:14:35
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# Python小波分析
## 引言
在信号处理领域，小波分析是一种重要的工具，用于在时频域上分析信号。它能够提供关于信号的时间和频率信息，适用于各种领域，如图像处理、音频处理和数据压缩等。本文将介绍什么是小波分析，为什么使用小波分析以及如何在Python中实现小波分析。
## 什么是小波分析？
小波分析是一种信号分析方法，它将信号表示为一组基函数或称为小波函数的线性组合。这些小波函数是由
原创
2023-09-08 10:25:59
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