离散时间信号--数字序列离散时间信号的表示概述对于x(n)：n为整数时有对应数值，n非整数时，x(n)没有定义，不可认定为0单位取样序列δ(n)：n=0时值为1；单位冲激函数δ(t)：n=0时值为∞正弦型序列x(n)=Acos(wn+φ)此处的w为数字域频率模拟频率f：每秒经历多少个周期，单位Hz，即1/s模拟角频率Ω：每秒经
数字信号处理的基本运算提出的信号处理问题，都要用适当的理论模型来表示，而理论模型要归结于一组相互联系的运算即为数字信号处理算法。常用基本运算：1、差分方程的计算2、离散傅里叶变换的计算离散傅里叶变换一般用快速傅里叶变换（FFT）算法计算。FFT利用了变换核的周期性以及对称性，降
Abstract 本仓库是面向语音信号的声源定位传统算法 关键词：声源定位(sound source localization)、DOA估计（DOA estimation）、TDOA估计（TDOA estimation）、麦克风阵列信号处理(microphone array signal processing) ssl_tools 包含SRP-PHAT(GCC-PHAT)、MUSIC、beamforming（波束形成）三类
信号的几个基本特征： 采样率：1秒钟采样的样本个数（单位Hz） 周期：重复一段变化的时间（单位s） 频率：1秒钟重复多少次周期内的信号（单位Hz） 频率和周期是互为倒数的关系。 频率和采样率的单位都是Hz，但是意义却没什么联系。 Analog to Digital Converter ：模拟/数字转换器，简称ADC 同理，与之相反的
本章在几个方面对卷积的特性和使用进行了扩展。 首先，讨论了几个常见的脉冲响应。 第二，介绍了处理线性系统的级联和平行组合的方法。 第三，介绍了相关的技术。 第四，研究了卷积的一个讨厌的问题；使用传统的算法和计算机，计算时间可能长得令人无法接受。
原文：https://learning.oreilly.com/library/view/digital-signal-processing/9780750674447/xhtml/B978075067444750042X.htm 摘要： 大多数DSP技术都是基于一种叫做叠加的分而治之的策略。被处理的信号被分解成简单的组成部分，每个组成部分都被单独处理，然后将结果重新组合。这种方法
如今GPS同步时钟在各行各业运用的越来越广泛，但是大家对于同步时钟为何能实现高精度和其运行原理并不清楚，今天为大家做一个简单的科普。 GPS同步时钟是为了让同一区域或者地点的不同时钟内容时间进行统一或者说一样，当然是可以存在误差的，而这个误差非常非常小，甚至达到纳秒级别，同
大家好，我是坤哥 网上看到一个很有意思的据说是美团的面试题：为什么线程崩溃崩溃不会导致 JVM 崩溃，这个问题我看了不少回答，但都没答到根本原因，所以决定答一答，相信大家看完肯定会有收获，本文分以下几节来探讨 线程崩溃，进程一定会崩溃吗 进程是如何崩溃的-信号机制简介 为什么在 JVM
一、 关于时域采样和频域采样定理 1、A→D 理想时域采样信号的频谱是原模拟信号的频谱沿着频率轴，每间隔采样频率Ωs重复出现一次，并叠加形成的周期函数。（周期性延拓） （从信号传输的角度理解：要求信号最高频率不超过采样频率的1/2，才不会产生频谱混叠） （从信号A/D设计（匹配接收恢复等）的角
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <signal.h> #include <errno.h> //信号处理函数 void sig_usr(int signo) { if(signo == SIGUSR1) { printf("收到了SIGUSR1信号，我休息10秒......!\n&q
如何通俗易懂地解释卷积？ https://www.zhihu.com/question/22298352 //这个是马同学的 如何通俗易懂地解释卷积？ https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/228543288 语音信号处理 语音信号处理学习笔记 https://www.zhihu.com/column/c_1363551283576762368
一、什么是信号？ 1.概述 信号量，是操作系统提供的一种用来传递特定消息的机制。通过这种方式，操作系统可以将程序运行过程中发生的各种特殊情况转发给程序，并执行相应的服务函数。 信号的出现是随机的，通过轮询的方式进行判断会消耗大量的CPU资源，所以采用异步事件处理方式，程序告诉操作
图神经网络GNN学习笔记：图信号处理与图卷积神经网络 第五章：图信号处理与图卷积神经网络1. 矩阵乘法的三种方式2. 图信号与图的拉普拉斯矩阵3. 图傅里叶变换参考资料 第五章：图信号处理与图卷积神经网络 图信号处理（Graph Signal Processing, GSP）是离散信号处理（Discrete Si
捕捉信号 signal()函数（不建议） #include <signal.h> typedef void(*sighandler_t)(int); sighandler_t signal(int signum, sighandler_t handler); 功能： 注册信号处理函数（不可用于 SIGKILL、SIGSTOP 信号），即确定收到信号后处理函数的入口地址。此函数不会阻塞。 参数： signum：
研究生课程学习过信号检测与估计理论 其实不怎么深入了解其应用背景，参加工作后，慢慢体会到了信号处理和信号检测估计理论的重要意义，开始回头复习该知识，重新拾起相关数学和信号处理理论工具，为工作中遇到一些问题找到解答方法。 5G/4G 信号处理 信号检测 噪声干扰问题处理分析都需要
脉冲压缩/匹配滤波器时雷达信号信号处理最基本的操作之一，本文详细推导了匹配滤波器的基本原理，并给出了matlab的仿真程序。 由于公式太多，所以这里以截图的形式分享给大家。需要word或pdf可留言或私信。 脉冲压缩的基本原理 时域匹配域滤波 频域匹配
一、求系统函数的零极点并画出零极点图 实验一：已知H(z)=[1-1.8z-1-1.44z-2+0.64z-3]/[1-1.6485z-1+1.03882z-2-0.288z-3]，求H(z)的零极点并画出零极点图。 1.实验代码 %求序列的零极点及图 a=[1,-1.6453,1.03882,-0.288]; %系统函数分母系数向量。 b=[1,-1.8,-1.44,0.64];
文章目录 一、概述 二、算法原理 三、python实现 四、Tips 一、概述 主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相
题目： 如果观测到 其中 是具有方差 的WGN，求 的MVU估计。 解答： 根据《统计信号处理》图5.5的步骤进行求解 1. 求解充分统计量 由于： 因此： 那么： 其中： 因为可以将 分解为： 其中： 因此，可以得到： 是 的一个充分统计量。 2. 求解充分统计量的函数，满足无偏估计 又
[T] 第一次 略 第二次 Task1 求解差分方程 解差分方程\(y_{n}-y_{n-1}+0.9y_{n-2}=x(n)\) \(x(n)=\delta(n),x(n)=\mu(n),y(-2)=0\) 求解方法——递推 差分方程：\(\sum_{k=0}^{N} a_{k} y(n-k)=\sum_{k=0}^{M} b_{k} x(n-k)\) 递归形式：\(y(n)=\frac{1}{a_{0}}[\sum_{k=0}^{M} b_{k}
linux操作系统---信号 信号定义信号的响应方式修改信号的响应方式 注意事项练习信号的发送练习 信号 定义 系统预先定义好的某些特定的事件，信号可以被发送，也可以被接受，发送和接受的主体都是进程 系统在 /usr/include/bits/signum.h 中设定了信号 信号的响应方式 一个进
一、定义 栅栏效应是指离散傅里叶变换（DFT）计算的频谱被限制在基频的整数倍处，只能在相应的离散点处看到输出，而丢失了其他频率成分的信息的现象。（就好像透过一道栅栏看风景，只能看到透过栅栏缝隙的景色一样~） （参考：栅栏效应 （数字信号处理术语）） 二、产生
基于TMS320C6678+XC7K325T的高性能计算核心板 一、板卡概述 本板卡系我公司自主研发，采用一片TI DSP TMS320C6678和一片Xilinx公司K7系列FPGA XC7K325T-2FFG900-I作为主处理器，Xilinx 的Spartans XC3S200AN作为辅助处理器。其中XC3S200AN负责管理板卡的
目录8 相关分析8.1 相关的基本概念，相关与褶积的关系相关与褶积的关系8.2 相关函数的性质进一步讨论8.3 循环相关和普通相关8.4 多道相关 8 相关分析 8.1 相关的基本概念，相关与褶积的关系 Q: “相关”和“褶积”的数学表达式很类似，那什么方面比较不同呢？ A: 物理意义往往不同。褶积
一、概述 案例：编写一个小例子，注册一个信号处理函数，处理进程中断信号（SIGINT），我们运行程序后按住Ctrl+C不能退出这个程序，因为我们在代码中已经对这个信号进行捕获了。，捕获之后它就只走我们自己的逻辑而不走系统默认的逻辑。 信号机制： 进程A给进程B发送信号，进程B收到信号之前
