# 用Java生成频谱
频谱是指不同频率成分在信号中的分布情况，是信号在频率上的一种特征描述。在音频处理、信号处理、通信等领域，频谱分析是一项非常重要的技术。本文将介绍如何使用Java生成频谱，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是频谱
频谱是指信号在频率上的特性表达，通常以图形形式展示。频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分、频率强度分布等信息，对信号的处理和分析具有重要意义。
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原创
2024-07-06 05:41:22
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Created on 2012-7-2
@author: Administrator
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import wx
import numpy as np
import wx.lib.plot as wxPyPlot # 导入绘图模块,并命名为wxPyPlot
import wave
# 需要把数据封装进入MyDataObject中
def MyDataObject():
# 50
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2024-09-13 20:48:54
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最近还在搞桌面化视频网站系统，因为播放技术才用的是html5里标签，所以经常去了解该标签支持的格式，今天发现其支持的一个音频格式Opus格式，发现这个音频格式真的会成为未来音频发展的趋势。下面我具体介绍下Opus格式。一、Opus格式简介： Opus是一款开源、免费、自由度高的有损音频编解码器，融合了Skype的SILK和XVID的CELT 技术，拥有比AAC、OGG等其它有损格式
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2024-08-29 07:47:16
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# 用Java生成频谱图
频谱图是一种展示信号频率分布的图表，常用于音频处理、通信系统等领域。在Java中，我们可以使用开源库JFreeChart来生成频谱图。下面将介绍如何使用Java生成频谱图，并附上代码示例。
## JFreeChart简介
JFreeChart是一个开源的Java图表库，可以用来生成各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼状图等。它提供了丰富的API，方便开发者定制图表
原创
2024-07-03 05:09:14
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通过 python 对罗德施瓦茨矢网、信号源、频谱仪的控制(一)Labview控制仪表中的问题版本管理的问题测试环境的问题python 开发环境的优势版本管理：更换测试环境：软件调试Labview控制仪表中的问题目前在自动化测试系统中，普遍使用的自动化开发、测试环境是使用NI公司LabVIEW软件，由于支持此软件的仪表及设备很多、包含丰富的功能模块，所以开发者可以快速的通过图形化界面可以搭建出自己
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2024-08-30 16:12:11
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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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EVM（Error Vector Magnitude）是在频谱分析仪和通信中经常听到的一个词，第一次见到这个词，莫名就觉得它充满故事性。今天就来探究一下它的背景。 在通信网络中，为了保证信号传输的质量，我们需要验证发射器以及接收机的性能。发射器的性能评判指标是多样化的，但EVM一个指标，便
作者 | 李秋键头图 | 下载于视觉中国音乐+文字，组合食用，效果更佳。引言：“那些听不到音乐的人，以为跳舞的人疯了。” 尼采这句话好有趣，也告诉我们音乐对于日常生活的不可或缺之处。但是对于一般人来说，想要精通各种乐器难度较高。故今天我们来实践一个普通人可以制作的音乐项目，用深度学习的方法让计算机自动生成自己需要的音乐。完整代码见文末。其中生成的效果如下可见： 模型建
文章目录写在前面正文开始信号傅里叶变换频谱图梅尔量表梅尔频谱图总结 写在前面在Medium论坛，读到一篇关于梅尔谱图的帖子，作者讲得通俗易懂生动幽默，因此翻译过来分享一下。一则，为自己日后查阅方便，二则，帮助其他有困惑的小伙伴一起来学习学习。 作者：Leland Roberts正文开始 如果你像我一样，试图理解mel频谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引向了另一篇文章…和另一个…和另一
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2024-05-14 16:43:05
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本文主要记录实现PCM和H264合成MP4功能的整个框架，各个模块中FFmpeg的api使用流程，便于后续学习和复盘。 ?导航小助手?1. MP4合成2. muxer类3. audioencoder类4. videoencoder类5. audioresampler类6. mian函数： 1. MP4合成MP4合成包括音频和视频以及封装器3部分，框架如下图所示。2. muxer类首先，在h.文件中
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2024-10-17 18:33:49
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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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AS3声音功能中最令人兴奋的新增功能之一,就是可以访问声音频谱数据.这在以往的版本中是比较难实现的,或者得借助第三方工具才能完成的,而现在,这些频谱功能给内建到SoundMixter类里的computeSpectrum().所以在编写频谱之前,我们先从AS3的帮助文档中来认识一下computeSpectrum()是什么东西.computeSpectrum () 方法 publ
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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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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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 |
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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
