这次进行滚动轴承模拟故障信号的时频谱分析，由于轴承动力学的复杂性，目前只给出感性认识，详细的原理、各参数的设置值及代码后面几篇文章会详细说明。首先模拟滚动轴承内圈故障振动信号，大体上给出一些参数fs %采样频率
vc % 名义运行转速（RPM）
vs;= % 转速波动幅值（RPM）
ff % 转速波动频率（Hz）
v % 转速曲线
t % 时间
phs_v
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2023-11-19 11:37:13
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从可以听到的强度最小的声音，到强度大到能够引起痛觉的声音，声强的绝对值相差一千万亿倍。显然，用声强的绝对值表示声音的大小是不方便的。为了便于应用，人们便根据人耳对声音强弱变化响应的特性，引出一个对数量来表示声音的大小，这就是声强级，声压的平方与声强成正比，所以声强级可以转换成声压级。声压级定义为将待测声压p与参考声压p(ref)的比值取常用对数，再乘以20，即：20lg [p/p(ref)]，其单
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2024-10-04 09:01:37
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# 从时域到频域：Python之旅
在信号处理的领域，了解如何将时域信号转换为频域信号是非常重要的。频谱为我们提供了信号在不同频率上的能量分布，这对于分析和处理信号具有重要意义。Python作为强大的科学计算工具，提供了丰富的库来帮助我们完成这一任务。
## 时域与频域的概念
*时域*是信号随时间变化的表现，而*频域*是信号在各种频率上的分布。通过对信号进行傅里叶变换（Fourier Tra
我要讲的几种方法MUSIC算法MUSIC算法简介公式推导Matlab仿真代码1结果1代码2结果2其他参考ESPRIT算法ESPRIT算法简介公式推导Matlab仿真代码1：ESPRIT_EIG结果1代码2：ESPRIT_TLS结果2其他参考Pisarenko算法Pisarenko算法简介公式推导Matlab仿真代码结果其他参考结论其他 MUSIC算法MUSIC算法简介MUSIC is short
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2024-01-04 18:56:46
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第一：频谱一.调用方法X=FFT(x)；
X=FFT(x，N)；
x=IFFT(X);
x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;
n=0:N-1;
xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];
Xk=fft(xn)
→
Xk =
39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 -
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2023-08-01 12:35:58
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语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）原理梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点预加重：在语音信号中，高频部分的能量一般比较低，信号不利于处理，提高高频部分的能量能更好的处理分帧：在比较短的时间内，语音信号不会发生突变，利于处理加窗：帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况，较好地得到频谱补零：FFT的要求
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2023-10-17 21:28:38
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-04-05 00:41:02
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1.复信号的数学表达式 大家都知道，复数是由实数与虚数构成。同理，复信号也可以有一个实信号和一个虚信号构成。数学表达式可以表示为：这里我们还可以回想起经典的欧拉公式：这个公式将复变函数，三角函数以及指数函数巧妙的结合在了一起。如果定义一个复平面，其横坐标就是实数，纵坐标就是虚数，诸如此类的函数我们叫它复变函数，并且它实际上是绕原点旋转的圆，如下图： 其中θ=wt=2
Frequency只是波每秒经过的振荡次数.任何周期性的波都有一个频率.但通常在音乐中,使用该术语仅限于谈论正弦波,所以如果你听到有关频率x的波动,它通常意味着每秒钟有很多振荡的正弦波.任何波,无论是周期性的还是非周期性的,都可以通过将不同频率的不同频率的正弦波(即具有不同幅度)相加来构造.傅立叶变换的作用是告诉您使用哪些频率以及使用哪些幅度来创建任何给定的波.快速傅立叶变换(FFT)是计算波的傅
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2024-04-09 10:58:19
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在传统的信号处理中，人们分析和处理信号的最常用也是最直接的方法是傅里叶变换。傅里叶变换及其反变换构建起信号时域与频域之间变换的桥梁，是信号时域与频域分析的基础。但是以傅里叶变换为基础的经典分析方法，只是一种信号的整体变换，要么完全在时域进行，要么完全在频域进行，因而不具备时间和频率的定位功能，显然这对于平稳信号分析还是足够的。而对于非平稳信号而言，由于其频谱随时间有较大的变化，要求分析方法能够准确
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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频谱分析仪，简称频谱仪，是在频域上分析信号特征的工具，如信号的频率分布、频率、功率谐波、杂波噪声、干扰失真等。 一、 频谱 频谱是一组正弦波，经过适当组合后，形成被考察的时域信号。 上图显示了一个复合信号的波形，假定我们希望看到的是正弦波，但显然图示信号不是纯粹的正弦波，而仅靠观察又很难确认其中的原因。而对应到下图，同时在时域和频域显示了这个复合信号。频域图形描绘了频谱中每个正弦波的幅度随频率的变
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2023-12-14 03:22:06
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# 如何实现Java频谱显示
## 1. 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java频谱显示。本文将介绍整个实现过程的步骤，并为每一步提供详细的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
首先，让我们来看一下整个实现Java频谱显示的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------|
| 1 | 获取音频输入 |
| 2
原创
2024-07-01 04:19:26
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# Java 频谱算法实现指导
在音频信号处理领域，频谱分析是非常重要的一环，对于处理实时音频数据尤其重要。本文将引导你实现一个基本的 Java 频谱算法，以帮助你掌握相关知识。
## 整体流程
为实现频谱算法，我们可以将流程分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|--------------------------|
# Java频谱计算实现指南
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现频谱计算。频谱计算是一种用于分析信号频谱特性的技术，常用于音频处理、图像处理和通信系统等领域。我们将按照以下步骤来完成这个任务：
1. 读取输入信号数据
2. 对输入信号进行傅里叶变换
3. 计算频谱
4. 可视化频谱结果
接下来，让我们一步一步地实现这些功能。
## 2. 读取输入信号数据
首先，我
原创
2023-10-16 13:43:18
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# Java 频谱显示的实现
在现代音频处理和可视化领域，频谱显示是一种常见而重要的技术。频谱显示能够将音频信号的频率成分以图形的形式展现，帮助用户更好地理解和分析音频信号。本文将探讨如何使用 Java 实现一个简单的频谱显示，并给出详细的代码示例和相关的类图与流程图。
## 1. 频谱的基本概念
频谱是信号在频域上的分布情况。当我们对声音进行采样和离散傅里叶变换（DFT）时，可以将时间域的
基于systemview的2DPSK调制与解调利用Systemview软件进行设计系统仿真任务：系统输入500Hz的正弦波频率，要求码元传输速率为64kBd，采用2DPSK调制，相干解调的方法设计一通信系统，并使用SystemView软件进行仿真。 （要求调出眼图、瀑布图、滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线）设计思路输入正弦波以及A律压缩图符参数：输出波形：（500Hz输入正弦波）（A律压缩后的波
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2024-01-17 06:08:39
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# 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。
##
原创
2024-07-06 05:41:22
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音的高度。音的高低是由振动频率决定的，两者成正比关系：振动频率高则音”高”，反之则”低”。基频决定音高一个有各种泛音的声音，即使泛音比基频大得多，也依然以基频来定音高。这一点很重要。这就是为什么同唱一个音高，不同人的音色截然不同的根本原因：他们只是基频相同，泛音是截然不同的。总结：在人为制造一个从低频到高频逐渐变强的声音这个过程，尝试去掉基频，但是结果我们可以看到，去掉基频并不能改变音高；故得出结
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2024-01-05 15:30:41
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我是Matlab和信号处理的新手 . 我在定义处理频谱图的频率范围时遇到了问题 . 当我绘制.wav音频数据的频谱图时，y轴，频率从零到大约23 kHz . 我正在寻找的有用数据在200-400赫兹的范围内 . 我的代码片段是：[samFa, fs] = audioread('samFa.wav'); %convert audio to numerical data
samFa = samFa(:
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2024-03-06 03:24:05
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