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
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
转载 2024-08-29 07:47:16
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# 用Java生成频谱 频谱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。下面将介绍如何使用Java生成频谱,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、饼状等。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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''' Created on 2012-7-2 @author: Administrator ''' 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
转载 2024-09-13 20:48:54
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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
一、开场白先说一句,中国队NB! 这次“不务正业”的主题是瀑布,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
转载 2024-06-28 14:38:03
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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频谱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
转载 2023-06-14 16:12:16
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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
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
转载 2024-10-17 18:33:49
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 1. 问:频谱的横纵坐标有物理意义吗?看到有的说频谱以中心的同心圆表示同一频率,这个能理解,但频谱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
# Python频谱 - 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(Spectrogram)是一种可以可视化声音频率分布的工具。在本文中,我们将介绍频谱的原理,并使用Python编写代码生成频谱。 ## 频谱是什么? 频谱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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?频谱频谱是频率谱密度的简称,是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡,这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱频谱将对信号的研究从时域引入到频域,从而带来更直观的认识。?频谱的作用测试信号的频域分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示,进而分析其频率特性。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息,如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围,求出各个频率成分的幅值分
# 1 图像二维频谱长什么样子(左图是原图,右是对应的频谱) (图片来源:第一组是来自matlab自带的图片 “cameraman.tif”;第二组是用 excel 画的,然后截图) # 2 怎么获得(matlab和C++调用)matlaba代码,保存为 spectrum2D.m function [Result] = spectrum2D(I) % I
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'
文章目录写在前面正文开始信号傅里叶变换频谱梅尔量表梅尔频谱总结 写在前面在Medium论坛,读到一篇关于梅尔谱的帖子,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
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,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象和频谱分布的变化。import cv2 as cv import numpy
图像傅立叶频谱分析分析:如果输入二维图像数据,则显示的图像是输入的灰度分布,傅立叶频谱是输入的频率分布,频谱图中心对称。图像频谱即二维频谱通过对原图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线处一维傅立叶变换的叠加得到频谱图中以图中心为圆心,圆的相位对应原图中频率分量的相位,半径对应频率高低,低频半径小,高频半径大,中心为直流分量,某点亮度对应该频率能量高低。从测试案例中更清楚的提现以上几点以下为几个
频谱:声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中,频谱有三种,即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲,是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算,所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积,目的是去掉随机干扰噪声,保留并突出周期性信
转载 2023-06-30 20:04:22
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# 用Python绘制频谱 频谱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。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。 ## 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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# 使用Python生成MFCC频谱 在音频处理和语音识别领域,梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为一种特征提取方法,被广泛应用于分析和处理音频信号。MFCC提供的是一种在频域上对声音特征的简洁表示,能帮助我们更好地理解和识别音频中的内容。本文将介绍如何使用Python生成MFCC频谱,并给出代码示例。 ## 1. 什么是MFCC? MFCC是一种表示音频信号的特征,它通过将音频信号进行短时
原创 9月前
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