目录 深入浅出通信原理Python代码版傅里叶变换与反变换傅里叶变换性质正脉冲与负脉冲的幅度谱和相位谱BPSK调制解调频谱连载86 正负矩形脉冲调制正余弦载波QPSK调制解调连载226 BPSK完整调制解调 深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理（http://www.txrjy.com/thread-394879-1-4.html）从2010年4月8日开始在C114通信人家园上
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2023-11-15 18:57:18
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频谱 Python 是一种用于分析和处理信号的Python库，尤其在机器学习和数据分析领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，开发人员遇到了一些技术痛点，包括性能优化、可扩展性以及系统架构设计。这篇文章将详细记录关于频谱 Python 的技术演进与解决方案。
### 背景定位
在频谱分析的初期，开发人员常常面临数据处理效率低下的问题。这些技术痛点包括大规模数据的处理速度缓慢、算法实现复杂等。我
作业要求：一、任选两幅频率不同的图像（包括一副自备图像），计算其频谱图，并显示理解什么图像的高频分量多，什么是图片的低频分量多。观察空域图象和频域频谱的对应关系。二、任选一个低通滤波器对图片采用频率域滤波的基本步骤进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。自选图片，采用一个高通滤波器对图片进行处理，进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。import cv2 as cv
import numpy
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2023-09-22 19:15:41
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由于工作需要，需要针对产品进行一些自动化的测试，其中就包含了验证开机启动或者长时间运行时候对射频、晶振频率等等一些列进行获取频率或者功率的偏差。这里就需要用到了频谱仪，可以使用脚本连接到频谱仪进行循环对数据的采集等等。直接开始进入主题，控制仪器的一般都是SCPI，所以电脑上需要安装适配对程序Ni-visa以及python需要安装pyvisa模块，这两点请参考：一：操作流程 这里说明下本工作中的使
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2023-08-15 09:14:17
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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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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理是陈爱军的心血之作，于通信人家园连载，此处仅作python代码笔记训练所用陈老师的连载从多项式乘法讲起，一步一步引出卷积、傅立叶级数展开、旋转向量、三维频谱、IQ调制、数字调制等一系列通信原理知识连载1：从多项式乘法说起\[(x+1)(x^2+2x+5)=x^3+3x^2+7x+5\]import sympyx = sympy.Symbol('x'
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2024-05-08 09:43:41
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前言作者：python使用宝典准备工作开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。pip install pydub
pip install librosa看到 Successfully installed xxx
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2023-08-06 20:14:19
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在进行频谱分析时，快速傅里叶变换（FFT）是实现该目标的重要工具。本文将详细介绍如何在Python中利用FFT进行频谱分析，内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
### 环境准备
在进行FFT频谱分析之前，确保你的硬件和软件满足以下要求：
| 组件 | 要求 |
| ------------ | ----
文章目录由系统函数求零极点、频率响应(幅频特性、相频特性)的 Matlab 和 Python 方法1. Matlab1.1 tf2zpk() 函数1.2 zplane() 函数1.3 freqz() 函数
1.4 Example 2. Python2.1 scipy.signal.tf2zpk() 函数2.2 zplane() 函数的自定义2.3 scipy.signal.freqz() 函数
1. 问：频谱图的横纵坐标有物理意义吗？看到有的说频谱图以中心的同心圆表示同一频率，这个能理解，但频谱图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗？答：频谱图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说，原图沿x轴有正弦的亮度变化，那么频谱中在x轴上对应中心的两侧，即坐标为(x0,0)（对应于正弦的频率）和(-x0,0)处，都会有较大的幅度。2. 问：如何才能知道频谱图上高频的信号对应哪
# 用Python绘制频谱图
频谱图是一种将信号的频率成分可视化的工具，广泛应用于信号处理、通信和音频分析等领域。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制频谱图。本文将介绍如何使用Python和matplotlib库根据已知的频谱数据绘制频谱图。
## 准备工作
首先，确保你已经安装了Python和matplotlib库。如果没有安装matplotlib，可以通过以下命令安
原创
2024-07-25 08:41:06
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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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具体关于FIR滤波的原理相关的内容可以看一下其他都有详细的介绍，这里仅给出程序有详细的备注信息，能够看懂。 % 程序名称：c.m
% 程序功能：利用FLATTOPWIN设计的FIR滤波对语音信号进行滤波去噪
%audioread()
[x,fs]=audioread('Lemon.wav'); % 输了参数为文件的全路径和文件名，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该
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2024-02-28 08:48:27
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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
# Python 音乐频谱
音乐频谱是指音频信号在不同频率上的能量分布情况。通过分析音乐频谱，我们可以了解音频信号中不同频率成分的强度，从而更好地理解音乐的特点和结构。在Python中，我们可以利用一些库来对音频信号进行频谱分析，从而实现音乐频谱的可视化。
## 原理
音乐频谱分析的基本原理是将音频信号转换成频谱图，其中横轴代表频率，纵轴代表能量。常用的方法是通过傅里叶变换将时域信号转换成频
原创
2024-04-06 03:54:42
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# Python频谱图 - 了解声音的频率分布
在日常生活中，我们经常听到各种声音，从音乐到环境噪音，声音无处不在。但你是否曾好奇这些声音的频率分布是怎样的呢？频谱图（Spectrogram）是一种可以可视化声音频率分布的工具。在本文中，我们将介绍频谱图的原理，并使用Python编写代码生成频谱图。
## 频谱图是什么？
频谱图是声音的频率分布的可视化表示。它将声音信号分解为不同频率的成分，
原创
2023-10-03 06:54:42
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博客作者：凌逆战音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。我发现对声波的以下改变是有用的：Noise addition(增加噪音)、增加混响、Time shifting(时移)、Pitch sh
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2023-08-07 21:27:24
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本篇尝试使用Python对音频文件进行频谱分析。在语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。 直接上Python代码：import wave
import pyaudio
import numpy
import pylab
#打开WAV文档，文件路径根据需要做修改
wf = wave.open("D:\\Python\\wavs\\Do-pia
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2023-07-08 23:48:57
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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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