时域和频域

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ykmsdns0001 2014-11-18 22:21:16 博主文章分类：EMI&EMC ©著作权

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时域：真实量到的信号的时间轴，代表真实世界。

频域：为了做信号分析用的一种数学手段。

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1. 信号的预处理部分预处理部分中包括 1. 预加重 2. 分帧 3. 加窗；1.0 读取音频数据python可以用librosa库来读取音频文件，但是对于MP3文件，它会自动调用audio_read函数，所以如果是MP3文件，务必保证将ffmpeg.exe的路径添加到系统环境变量中，不然audio_read函数会出错。这里我们首先读取音频文件，并作出0-20秒的波形。现在的音乐文件采样率通常

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一、背景Fourier变换只适用于统计特性不随时间变化的平稳信号，而实际信号的统计特性却往往是时变的，这类信号统称为非平稳信号。由于非平稳信号的统计特性是随时间变化的，因此对于非平稳信号的分析来说，就需要了解其局部统计特性。Fourier变换是信号的全局变换，因而对非平稳信号而言，Fourier变换不再是有效的分析工具。另一方面，信号的时域描述和频域描述都只能描述信号的部分特性，为了精确描述信号的

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傅里叶变换是一种函数在空间域和频率的变换，从空间域到频率域的变换是傅里叶变换，而从频率域到空间域的转换叫做傅里叶的反变换时域和频域：1、频域是指对函数或信号进行分析时，分析其和频率有关的部分，而不是和时间有关的部分，和时域相对2、时域是描述数学函数或者物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表示信号随时间的变化，在研究时域的信号时，常用示波器将信号转换为其时域的波形3、两者之间的关系时域（

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下图是低通滤波器的频率响应曲线。低通滤波器频响曲线横轴是频率(Hz)，纵轴是声音大小(dB)。（请忽略图中的频率刻度，没有对应人声的频率范围）所谓的低音效果，其实就是对人声中的低音部分保留或增强，对应上图中左侧的横线部分；而对于人声中的高音部分进行衰减，对应上图中右侧的斜坡部分。通过这个低通滤波器，我们就能将低音过滤，将高音衰减。为了实现更好的视听效果，实际中，功放或播放器的实现会比这个复杂得多，

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1、关于傅里叶变换变换？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后的离散信号的laplace变换，再令z=e^sT时的变换结果(T为

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一维信号如何转化为图像？深度学习如何学习1.当然，直接1d卷积也是可以的。 2. 以信号强度的数值作为纵坐标，以时间为横坐标绘制信号点就可以了。直接把多通道的一维信号合并成二维图像，然后直接按图像卷积的方法去做~~ 222*5000这样一个图 ~可以看看语音处理的相关Net，其中比较推荐的是用 dilated conv 来做按语音识别的套路，先搞时频图。我觉得一维信号预处理有点麻烦，假如待识别信号

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频域分析1、时域到频域的转化时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系。是我们正常生活中使用的一种描述信号的基本方式，而频域（frequency domain）是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，是基于数字信号特性产生的一种新的定义方式。简单来说频域是时域信号在频率方面的特别体现.时域到频域的转化有傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等，其本质上都是将信号在已知空间的基

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一、定义频率：在1秒时间内，完成相同变化的次数。周期：完成1次变化所消耗的时间。两者的关系为：频率=1/周期。时域：描述数学函数或物理信号对时间的关系（横轴是时间、纵轴是函数值的坐标系）。频域：描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系（横轴是频率、纵轴是振幅的坐标系）。二、时域变为频域傅里叶变换的效果就是将一个波（函数）分解为多个简谐波（三角函数）累加的形式，如下式：由于全部都是“=”，所以变换前

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　这三种变换都非常重要！任何理工学科都不可避免需要这些变换。　　这三种变换的本质是将信号从时域转换为频域。傅里叶变换的出现颠覆了人类对世界的认知：世界不仅可以看作随时间的变化，也可以看做各种频率不同加权的组合。举个不太恰当的例子：一首钢琴曲的声音波形是时域表达，而他的钢琴谱则是频域表达。三种变换由于可以将微分方程或者差分方程转化为多项式方程，所以大大降低了微分（差分）方程的计算成本。　　另外，在通

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