1 概要数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换.而傅里叶变换研究的是整个时间域和频率域的关系。不过,当运用计算机实现工程测试信号处理时,不可能对无限长的信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段,然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理,
转载 2022-05-01 19:07:14
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一、实验目的1、掌握Matlah由各种数序列的生成方法; 2、掌握函数序列频率特性的计算与画图方法; 3、掌握函数的相关参数对函数频域性能的影响; 4、了解混合函数的定义、生成方法和频域性能特点; 5、对各种常用的函数序列的时域及频域性能特点有整体的认识; 6、了解函数序列实现频率响应的线性相位特性需要满足的基本条件。二、实验原理1、常用函数序列加处理是信号处理中常用的一种处理方
数字信号处理中,通常取有限时间片段进行分析。具体做法:1>从信号截取一个时间片段 ; 2>对信号进行傅里叶变换、相关分析。信号的截断产生了能量泄漏而FFT算法计算频谱产生栅栏效应从原理上讲这两种误差都是不能消除的FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应采用不同的截取函数对信号进行截短截短函数称为函数,简称为。泄漏与函数频谱的两侧旁瓣有关对于函数的选用总的原则是:保持最大
转载 2023-07-11 16:15:32
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函数(window function)经常用在频域信号分析中。我其实不咋个懂,大概是从无限长的信号中截一段出来,然后把这一段做延拓变成一个虚拟的无限长的信号。用来截取的函数就叫函数函数又分很多种,什么矩形、三角、高斯。在scipy.signal中有各种我不懂的实现函数的方法。浏览了一下,头疼的紧。那在pandas中也有实现函数的方法:rolling()。我呢就不折腾什么信号处理的
Matlab 如何选择函数和 FFT 的长度;需要防止频率相近的两个频率分量产生频率泄漏。
作者:了凡春秋 函数是频谱分析中一个重要的部分,函数修正了由于信号的非周期性并减小了频谱中由于泄露而带来的测量不准确性。快速傅里叶变换假定了时间信号是周期无限的。但在分析时,我们往往只截取其中的一部分,因此需要加以减小泄露。函数可以加在时域,也可以加在频域上,但在时域上加更为普遍。截断效应带来了泄漏,函数是为了减小这个截断效应,其设计成一组加权系数。例如,一个函数
 1.矩形    矩形相当使信号突然截断所乘的函数,它的旁瓣较大,且衰减较慢,旁瓣的死一个负峰值为主瓣的21%,第一个正峰值为主瓣的12.6%,第二个负负峰值为主瓣的9%,故巨星唱效果不适很好,泄漏较大。2.汉宁    汉宁的频谱时间上是由三个矩形经相互平移叠加二乘,汉宁的第一旁瓣幅值是主瓣的0
获取代码方式1:完整代码已上传我的资源:【数字信号】基于matlab模拟函数频谱细化【含Matlab源码 1906期】
1.什么是汉明? 语音信号一般在10ms到30ms之间,我们可以把它看成是平稳的。为了处理语音信号,我们要对语音信号进行加,也就是一次仅处理中的数据。因为实际的语音信号是很长的,我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据,进行分析,然后再取下一段数据,再进行分析。怎么仅取一段数据呢?一种方式就是构造一个函数。这个函数在某一区间有非零值,而在其余区间
转载 2023-09-12 17:39:20
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常见的四种函数的表达式为:四种常见函数的参数表对于实际信号序列,该如何选取函数呢?一般来说,选择第一旁瓣衰减大,旁瓣峰值衰减快的函数有利于缓解截断过程中产生的频谱泄漏问题。但具有这两个特性的函数,其主瓣宽度较大,相应会带来一些副作用,应用中需根据具体情况折中地选择。设信号中包含fa和fb两个频率分量,函数的选择与两个频率分量的间距以及两个频率分量的幅度比例密切相关。函数选择的一般准则
1 内容介绍我们提出了一种新的方法来设计和优化基于线性独立函数组合的窗口函数。这些组合可以使用不同的策略来执行,例如正弦/余弦之和、级数,或者方便地使用多项式展开。为了证明这种实现的灵活性,我们提出了广义自适应多项式 (GAP) 窗口函数,这是一种非线性多项式形式,其中所有当前窗口函数都可以被视为特殊情况。它的功能灵活性允许拟合扩展系数以优化时域或频域中的某些理想属性,例如主瓣宽度、旁瓣衰减和旁瓣
原创 2022-08-20 17:12:16
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信号采集与处理--MATLAB函数及其特征讲述PAGE \* MERGEFORMAT11信号采集与处理MATLAB 函数及其特征数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析,而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段,然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏,而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应,从原理上讲这两种误差都是不能消除的。
实现Python字符函数的步骤和代码解释如下: ## 1. 理解字符函数的定义 在开始编写代码之前,首先需要理解什么是字符函数。字符函数是指将一个字符串作为输入,然后对字符串中的字符进行处理,并返回处理后的结果。 ## 2. 寻找合适的Python库 在实现字符函数之前,我们需要寻找合适的Python库来简化我们的任务。在Python中,有许多强大的库可以用于字符串处理,如re、st
原创 6月前
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(一)图形对象及其句柄一、图形对象       MATLAB图形对象包括:1、MATLAB每一个具体图形一定包括计算机屏幕和图形窗口两个对象二、图形对象句柄1、定义     MATLAB在创建每一个图形对象时,都会给该对象分配一个唯一确定的值,称其为图形对象句柄。PS:(1)计算机屏幕句柄默认为0.
最后,从设计方法来看,IIR滤波器的设计参照连续时间系统的传输函数进行,可以充分利用模拟
我们知道数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换,而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系,当运用计算机实现测试信号处理时,不可能对无限长的信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析。具体做法是从信号中截取一个时间片段,然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理,得到虚拟的无限长信号,再进行傅里叶变换和相关分析。无限长信号被截断后,其频谱发生了畸变,我们称为频谱能量泄漏,为了减少频谱泄漏,可
目录一、理论基础1.1二维FFT变换1.2函数二、核心程序三、测试结果一、理论基础1.1二维FFT变换以下公式定义 m×n 矩阵 X 的离散傅里叶变换 Y:    i 是虚数单位,p 和 j 是值范围从 0 到 m–1 的索引,q 和 k 是值范围从 0 到 n–1 的索引。在此公式中,X 和 Y 的索引平移 1 位,以反映 MATLAB® 中的
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# 如何实现Python信号处理函数 ## 简介 在Python中,信号处理是一项重要的任务,在处理信号时,使用函数可以帮助我们对信号进行加权或滤波处理。本文将教会您如何实现Python信号处理中的函数。 ## 流程 为了更好地理解整个过程,我们可以将实现函数的步骤用表格展示出来: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 导入所需库 | | 2 | 生成信号数
原创 3月前
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有关如何在业务分析中利用Pandas来有效复制最常用的SQL窗口函数的教程。任何致力于构建公司KPI或创建分析随着时间推移的业务绩效的数据分析人员都知道SQL窗口功能是一个强大的工具。使用它们的真正优势在于,可以在不同的时间范围内计算多个指标,而不会影响原始数据集的粒度。反过来,这意味着无需使用多个自我联接或CTE即可实现更多目标,从而节省了大量代码行。 如果到目前为止,您主要是使用S
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