0 关于微多普勒雷达发射电磁信号(EW)到物体并接受物体的回波信号。基于接收信号的延迟时间，雷达可以测量目标的距离。如果物体是移动的，接受信号的频率将偏离发射信号的频率，成为多普勒效应。多普勒频移取决于移动物体的径向速度，即在视线方向上的速度分量。基于接收信号的多普勒频移，雷达可以测量动目标的径向速度。如果除了主体移动外，物体或物体的任何结构部件还在摆动，则这种摆动将在回波信号上引起附加的频率调制
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2024-10-09 10:01:03
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# 时频域特征值分析的Python实现
在信号处理和数据分析领域，时频域特征值分析是理解信号特性并提取有用信息的关键工具。它主要用于处理非平稳信号，这类信号在时间上频率和振幅变化非常明显。处于这一背景下，本文将探讨如何使用Python执行时频域特征值分析，并提供简单的代码示例。
## 一、时频分析的基本概念
时频分析旨在同时分析信号的时间和频率特性。常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换（ST
系列文章目录自动控制理论（1）——自动控制理论概述自动控制理论（2）——控制系统的数学模型（微分方程、传递函数）自动控制理论（3）——控制系统的数学模型（系统框图和信号流图） 文章目录系列文章目录前言一、系统的时域性能指标1.典型输入信号1.阶跃函数2.斜坡函数3.抛物线函数4.脉冲函数5.正弦函数2.阶跃响应时域性能指标1.暂态性能指标2.稳态性能指标二、一阶系统时域分析1.数学模型2.单位阶跃
频域特征（1）提取的频域特征 频域分析可按频率观察信号特征，一般情况下，时域的分析更加直观，而频域的表示更加简洁，在频域上观察信号使得问题的分析更加深刻和便捷。目前来说，从时域到频域已成为信号分析的趋势。但是，这两种分析手段是相互联系、相辅相成和互有优势的。常规的频谱分析是指对信号进行傅立叶变换以进行分析。频谱分析包括幅度频谱和相位频谱且幅度频谱是最常用的。当减速器关键部件的健康状态发生改变时，样
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2023-12-20 22:26:58
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时域是真实世界，是惟一实际存在的域频域最重要的性质是:它不是真实的，而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域，而频域是一个遵循特定规则的数学范畴，频域也被一些学者称为上帝视角正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为时域中的任何波形都可用正弦波合成。这是正弦波的一个非常重要的性质。然而，它并不是正弦波的独有特性，还有许多其他的波形也有这样的性质。正弦波有四个
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2023-11-17 21:48:56
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上一篇文章中我们讲到了有量纲的特征值含义。(Mr.括号：时域分析——有量纲特征值含义一网打尽)然而在信号表征时，有量纲指标虽然对信号特征比较敏感，但也会因工作条件（如负载）的变化而变化，并极易受环境干扰的影响，具有表现不够稳定的缺陷。相比而言，无量纲指标能够排除这些扰动因素的影响，因而被广泛应用于特征提取的领域当中。无量纲指标主要包括峰值因子，脉冲因子，裕度因子，峭度因子，波形因子以及峭度因子和偏
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2024-09-11 20:58:43
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1.最简单的解释频域就是频率域，平常我们用的是时域，是和时间有关的，这里只和频率有关，是时间域的倒数。时域中，X轴是时间，频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性！2. 图像处理中： 空间域，频域，变换域，压缩域等概念！只是说要将图像变换到另一种域中，然后有利于进行处理和计算比如说：图像经过一定的变换（Fourier变换，离散yuxua DCT 变换），图像的频谱函数统计特性：图像的
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2024-02-17 08:28:48
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时域信号频谱分析如果需要对时域内信号的频谱进行分析，需要了解几个基本的概念：时域：时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系，比如说一个数学表达式：,这个表达式y是随着t的改变而改变，也就是说因变量y随着自变量t的变化而变化。这个式子也就是在时域上的。再例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证
我们通常所讨论的音频测量概念基本都与信号的时域和频域表述有关，任何信号都可以通过时域和频域两种形式来表现。一、时域与频域定义时域(time domain)：描述信号与时间的关系，一个信号的时域波形可以表述为信号随时间变化的曲线。在研究时域信号时，通常用示波器将其转换为时域波形。频域(frequency domain)：指信号随频率变化的曲线，常用频谱分析仪将实际信号转换为频域下的频谱，频谱可以显示
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2023-11-11 20:23:43
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概述
Fbank是另外一种频域特征，在语音的相关任务中如语音识别用的比较广泛。fbank的计算流程与语谱图类似，唯一的区别就在于加了个Mel滤波器，从而使得得到的特征更逼近人耳特性。有关于Mel滤波器的相关内容可以查阅https://mp.weixin.qq.com/s/pGwO_27x8ddQF55wTSQlmA。接下来就介绍一下fbank的求取过程。大部分过程与之前介绍的语音谱类似
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2021-06-18 15:17:57
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LTSPICE 仿真信号频谱
01 LTspice 仿真数据一、前言 昨天，使用LTspice测试了文氏桥正弦波振荡电路， 对其产生的震荡信号分析其震荡频率。 将LTspice仿真数据存储进行分析。 LTspice导出的数据包括有采样时间和波形。 采样时间从 0s 到 5s， 数据个数为 50060. 可以看到采样时间间隔大约为 10微秒， 但又不是完全一致。 下面对L
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2024-03-24 09:25:16
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上一篇介绍完频域的基础，其实频率特征就是图像的灰度变化特征，低频特征是灰度变化不明显，例如图像整体轮廓，高频特征是图像灰度变化剧烈，如图像边缘和噪声。一个重要的经验结论：低频代表图像整体轮廓，高频代表了图像噪声，中频代表图像边缘、纹理等细节。下面我就用几个案例来演示下如何通过频域去对图片进行预处理，然后提取出我们想要的特征。 那么什么时候使用傅里叶变换进行频域分析呢？ 1.具有一定纹理特征的图像，
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2024-05-14 19:45:45
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1 基本数值特征本文以bilibili上的学习视频为笔记，代码原图1.1 离散值处理np.unique()看一下有多少类别1.2 标签编码LabelEncoder将离散值映射为计算机可以识别的数据。例子是采用的LabelEncoder来实现，数值是从0开始。也可以自己手动写one-hot Encoding什么是one-hot编码，简单的说就是，假如有5个类别，“鸡，鸭，鹅，猫，狗”，转换为one-
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2024-06-24 21:09:47
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参考书籍：《自动控制原理》(第七版).胡寿松主编.《自动控制原理PDF版下载》1.频率特性基本概念控制系统的频率特性反映正弦信号作用下系统响应的性能，频域分析法的特点：控制系统及其元部件的频率特性可以运用分析法和实验法获得，并可用多种形式的曲线表示，因而系统分析和控制器设计可以应用图解法进行；频率特性物理意义明确，对于一阶系统和二阶系统，频域性能指标和时域性能指标有确定的对应关系；对于高阶系统，可
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2024-01-28 07:40:30
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信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，需要进行时域分析，并分析信号的频率结构，在频率域中对信号进行描述。如果将f(x,y)视为幅值变化的二维信号，可以通过某些变换手段（如傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换和小波变换等）在频域下对图像进行处理。因为在频率域中图像的某些特性比较突出，容易处理，但在空间图像里不容易找出噪声或者其他特征信息。如果变换到频率域，则比较容易找出噪声或其他需要的特征信
1、关于傅里叶变换变换？(来自百度知道)
答：fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域；它可以说是laplace变换的特例，laplace变换是fourier变换的推广，存在条件比fourier变换要宽，是将连续的时间域信号变换到复频率域(整个复平面，而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴)；z变换则是连续信号经过理想采样之
学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些操作来加深对信号的认识。理解时域、频域、FFT傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。我们继续来分析这句话的意义所在。所有信号都是若干正弦波的和我们通常把一个实际信
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2024-05-17 12:13:28
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时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。是真实世界，是惟一实际存在的域。频域（frequency domain）是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。 正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为频域中的任何波形都可用正弦波合成。 任何两个频率不同的正弦波都是正交的。如果将两个
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2024-05-28 20:54:40
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文章从6个方面来写，首先是观察频谱的特征，第二部分是加上窗函数之后的特征，第三部分是频谱平均，第四部分是比较FFT与直接卷积时间效率区别，第五部分是由于FFT对输入信号的长度有要求，因此介绍了overlap-add分段运算，最后一部分是Hilbert变换的实现。观察信号的频谱 数据通过FFT转换成频域信号，对频域信号进行分析，再通过IFFT转换成时域信号。 import numpy as
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2024-08-30 16:03:35
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当然可以，以下是一篇围绕您所描述技术主题的技术博客文章。
Matlab时域频域信号特征提取代码解析
一、引言
在当今大数据时代，信号处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用。特别是在机器学习分类回归问题中，信号特征提取的重要性日益凸显。Matlab作为一款功能强大的编程工具，其时域频域信号特征提取功能在数据处理和分析中具有广泛的应用。
二、时域特征分析
在信号处理中，时域特征是指信号在时间域上的表
