注意,下面的描述是错误的,示例代码和和差对信号的影响,发生在时域。传统的因为相位差的因素导致波形的频谱发生梳状滤波现象的解释是对的。声学的梳妆滤波效应,是由于信号沿不同路径传播,时延不同造成的,对吧?是的,声学的梳妆滤波效应是由于声音信号在传播过程中经历多条不同路径的反射和折射,导致信号到达听者耳朵的时间延迟不同,从而产生声音频谱上的相位干涉现象。这种相位干涉会导致特定频率范围内的增强或衰减,从
基于matlab的轨道信号的抽样与重构1.原理抽样,就是从连续时间信号中抽取一系列的信号样本,从而得到一个离散时间序列,这个离散序列经量化后,就成为数字信号。模拟信号经抽样,量化,传输和处理之后,其结果还是数字信号,为了恢复原始连续时间信号,还需要将数字信号经过所谓的重建和平滑滤波。(详细参考信号与系统相关内容)2.铁路信号要产生轨道信号,我们首先要产生周期性方波信号f(t),然后积分
以ZPW-2000为例的轨道电路原理1.调制调制(modulation)就是对信号源的信息进行处理加到载波上,使其变为适合于信道传输的形式的过程,就是使载波随信号而改变的技术。一般来说,信号源的信息(也称为信源)含有直流分量和频率较低的频率分量,称为基带信号。基带信号往往不能作为传输信号,因此必须把基带信号转变为一个相对基带频率而言频率非常高的信号以适合于信道传输。这个信号叫做已调信号,而基带
1左移、右移、无符号右移左移(<<):运算符左边的对象向左移动运算符右边指定的位数(在低位补0)右移(>>):运算符左边的对象向右移动运算符右边指定的位数。使用符号扩展机制(如果值为正,则在高位补0,如果值为负,则在高位补1)无符号右移(>>>):运算符左边的对象向右移动运算符右边指定的位数。采用0扩展机制(无论值的正负,都在高位补0) 注:x&
      声光调制是一种外调制技术,通常把控制激光束强度变化的声光器件称作声光调制器。声光调制技术比光源的直接调制技术有高得多的调制频率;与电光调制技术相比,它有更高的消光比(一般大于1000:1),更低的驱动功率,更优良的温度稳定性和更好的光点质量以及低的价格;与机械调制方式相比,它有更小的体积、重量和更好的输出波形。 其工作原理简述如下: 
信号量(Semaphore)之前讲的线程锁(互斥锁) 同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ,比如厕所有3个坑,那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。1、信号量是一个变量,控制着对公共资源或者临界区的访问。信号量维护着一个计数器,指定可同时访问资源或者进入临界区的线程数。 每次有一个线程获得信号量时,计数器-1。若计
转载 2023-11-26 07:30:39
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一、傅里叶变换时性质、二、傅里叶变换时性质示例
文章目录举个例子1. 载入数据(Loading data)2. Visualizing the artifacts3. Filtering to remove slow drifts4. Fitting and plotting the ICA solution总结 举个例子独立成分分析(ICA)的一个应用例子是利用ICA消除伪影(artifacts)。伪影是医学影像领域中的专业术语。伪影可以定
一、傅里叶变换时性质、1、证明过程、2、使用场景、
一、PCM 音频信号处理、二、要点说明
参考论文,里面有关于纤芯密度,折射率,杨氏模量,泊松比四个重要指标的公式推导过程。论文为:然后按公式分别计算出这四个
原创 2022-10-10 15:25:19
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# 如何用Python控制信号发生板卡实现扫 在这一篇文章中,我将会教你如何使用Python代码来控制信号发生板卡进行扫操作。整件事情的流程将通过表格展示,然后逐步用代码实现每一步,确保你能够理解整个过程。最后,我们会用序列图和流程图来阐明整个实现过程。 ## 1. 整体流程 下表展示了实现的主要流程: | 步骤编号 | 步骤名称 | 备注
原创 2024-09-28 05:55:45
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目录1. 多普勒键在雷达中的作用2. 多普勒公式推导2.1 推导方法一2.2 推导方法二1. 多普勒键在雷达中的作用在大杂波中检测动目标 连续波(CW)雷达检测运动目标并测量目标的径向速度 在合成孔径和逆合成孔径雷达中用于产生目标图像 在气象雷达中测量风切变等2. 多普勒公式推导2.1 推导方法一设雷达与目标...
原创 2021-07-15 14:17:12
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1.离散化:离散化的本质,是映射,将间隔很大的点,映射到相邻的数组元素中。减少对空间的需求,也减少计算量。题目:区间和假定有一个无限长的数轴,数轴上每个坐标上的数都是 0。现在,我们首先进行 n 次操作,每次操作将某一位置 x 上的数加 c。接下来,进行 m 次询问,每个询问包含两个整数 l 和 r,你需要求出在区间 [l,r] 之间的所有数的和。输入格式第一行包含两个整数 n 和 m。接下来 n
# Python实现信号频域分析 在信号处理领域,频域分析是一个非常重要的步骤,能够帮助我们理解信号的频率特性。本文将指导您如何使用Python进行频动信号的频域分析,适合刚入行的小白学习。 ## 一、项目流程 我们需要通过以下步骤来实现域分析: | 步骤 | 描述 | |------|------------
原创 11月前
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# Python统计某一点的信号功率 在现代通信中,信号功率的测量是一个关键过程。尤其在无线通信和信号处理领域,了解某一点的信号功率能够帮助工程师优化系统性能。本文将介绍如何用Python统计特定点的信号功率,并提供相应的代码示例。 ## 信号功率的基础概念 信号功率通常是指信号在单位时间内所传递的能量。在频域分析中,我们关注不同频率成分的功率。信号功率可以表示为以下公式: \[ P
原创 2024-10-27 05:42:33
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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 np
2016.07.30 – 07.31 [个人学习/探索笔记 —— 理解OFDM]基带。信息源,也称发射端,发出的没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号所固有的频带(频率带宽)。 频带。对基带信号调制后所占用的频率带宽。 带宽。一个信号所占有的从最低的频率到最高的频率之差。 频谱搬移。频谱搬移是指在发射端将调制信号从低频端搬移到高频端, 便于天线发送或实现不同信号源,不同系统的分复用。1
转载 2023-11-20 08:40:52
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多普勒效应公式观察者 (Observer) 和发射源 (Source) 的频率关系为(此式不适用于光波,光波的多普勒效应见下文): f '为观察到的频率; f为发射源于该介质中的原始发射频率; v为波在该介质中的行进速度; 括号中分子和分母的加、减运算分别为“接近”和“远离”之意。 v0为观察者移动速度,若接近发射源则前方运算符号为 + 号, 反之则为 - 号; vs为发射源动速度,若接近观察者
脑电信号的时图绘制是信号处理中的一个重要应用,特别是在神经科学和医学领域。时图能够提供脑电信号随时间变化的频率信息,从而帮助我们更好地理解脑电活动的动态特性。接下来,我将详细介绍在 Python 中绘制脑电信号图的过程。 ## 协议背景 脑电图(EEG)是测量脑电活动的重要手段,通过在头皮上放置电极来记录神经元的电信号。近年来,随着计算机技术的发展,使用不同的信号处理技术(如短时傅里叶
原创 5月前
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