FFT、混频 快速傅里叶变换 快速傅里叶变换将离散的时域数据转到频域上，变换后是对称的，取单边即可。 信号s1包含三个频率f1、f3、f4。根据奈奎斯特采样定律，采样频率48000Hz，傅里叶变换后频域到24000Hz。 fs = 48000 f1 = 5000 f2 = 2000 f3 = 9000 f4 = 3000 pi = math.pi pi =
一、简介 BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 在人工神
这本教材介绍了数字信号处理的研究，采用自上而下的结构来激励读者，用图形的方法来解决信号处理的数学问题，并广泛使用MATLAB。 This textbook provides an introduction to the study of digital signal processing, employing a top-to-bottom structure to motivate the read
短时频域分析 短时傅里叶变换MATLAB程序运行结果 短时傅里叶变换 设时域信号为x(l)，分帧加窗处理后得到的第n帧信号为xn(m)，则xn(m)满足下式： 其中N是每一帧信号的长度，n是帧序号，m是一帧中数据的序号。 时域信号x(l)的离散短时傅里叶变换为： 其中k是谱线号。 当N是2的整数倍
本文的pdf文件：link 一、问题重述 1、建立两个模拟信号的数学模型 S a 1 ( t
傅里叶变换 傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。 傅里叶认为**“任何”周期信号都可以表示为一系列成“谐波关系”的正弦信号的叠加** 常见例子：分解声音中的频率 时域→频域（去除噪音） 频域→时域（还原语音）
低通滤波器的一些概念 通带 在通带的信号可以无失真地通过 阻带 在阻带的信号受到的衰减很大,相当于被过滤掉了 通带截止频率 通常符号为\(\Omega_p\) 频率小于\(\Omega_p\)的区间属于通带 阻带截止频率 通常符号为\(\Omega_s\) 频率大于\(\Omega_s\)的区间属于阻带 过渡带 位于通
定义 已知序列的z变换\(X(z)\),求原序列\(x(n)\)称为z反变换 X(z)的本质 \(X(z)\)本质上是一个关于\(z\)的有理函数,可以表示一个关于\(z\)的多项式\(N(z)\)除一个关于\(z\)的多项是\(D(z)\). \[X(z)=\frac{N(z)}{D(z)}=\frac{b_mz^m+a_{m-1}z^{m-1}+...+b_1z+b_0}{a_nz_n+a_{n-1}
在MATLAB中编写的VST 2音频效果插件，使用遗传算法生成描述人工房间混响的随机脉冲响应，并使用脉冲响应对信号实时应用卷积混响。还提供了一个MATLAB脚本（main.m），接受WAV音频文件作为输入。通过卷积将输入与脉冲响应结合起来，将混响效果应用于预录制的音频。由于没有任何两个脉
头文件: #include<csignal> int raise(int sig) 作用: 对程序发送信号sig，同时信号处理程序被调用，信号处理程序使用std::signal()函数指定。 如果没有使用std::signal()设置用户自定义的信号处理程序，则信号sig将被忽略或者调用默认的信号处理程序. 参数: sig可以是ISO C99 signals
（1）单选题 对于高斯色噪声w~N(0,Cw)中随机信号s~N(0,Cs)检测，下列检验统计量正确的是 A T(z)=zT.s^， (zT为z的转置，s^为s的估计) B T(z)=zT.inv(Cw).s^， (zT为z的转置，s^为s的估计,inv表示矩阵逆) C T(z)= zT.Cs.s（zT为z的转置） D T(z)=zTs（zT为z的转置） （2）多选题 对于高斯白
（1）多选题 对于高斯白噪声中幅度、相位未知的正弦信号检测，下列说法正确的是 A 检测器结构为正交形式检测 B 检测器结构为周期图形式检测 C 检测性能比高斯白噪声中幅度未知的正弦信号检测好 D 检测性能比高斯白噪声中幅度未知的正弦信号检测差 （2）多选题 对于高斯白噪
（1）多选题 对于非高斯噪声，下列说法正确的是 A 非高斯噪声分布通常具有较大的拖尾 B 对于零均值PDF非高斯分布，峰态为正表示具有较大的拖尾 C 对于零均值PDF非高斯分布，峰态为负表示具有较大的拖尾 D 对于混合高斯模型，其权值因子之和为1 （2）多选题 对于非高斯噪声中确定
（1）多选题 对于高斯白噪声中未知噪声参量时的信号检测问题，下列说法正确的是 A 可以采用噪声参考样本法估计噪声方差，检验统计量为高斯分布 B 可以采用噪声参考样本法估计噪声方差，检验统计量为学生分布 C 可以采用即估即用法估计噪声方差，方差估计在H1假设下为无偏估计 D
（1）多选题 对于高斯白噪声中未知功率的相关随机信号检验问题，下列说法正确的是 A 功率估计需要求解非线性方程，通常求解困难 B 功率估计需要求解线性方程，通常求解不困难 C 当协方差阵特征值相同时，检测器为能量检测器 D 当协方差阵特征值相同时，检测器为相关检测器 （2）多选
毫米波系统的开发者必须通过提高发射功率、提高天线增益、提高接收灵敏度等方法来补偿毫米波的传播损耗。 传播距离过小有时候反而成了毫米波系统的优势。比如，它能够减少毫米波信号之间的干扰。毫米波系统使用的高增益天线同时具有较好的方向性，这也进一步消除了干扰。这样的
文章目录 一、线性卷积1. 应用背景2. 定义式3. 计算方法3.1 定义式3.2 作图法3.3 列表法 二、循环卷积1. 序列的循环移位2. 循环卷积的定义3. 用矩阵计算循环卷积的公式 三、线性卷积和循环卷积之间的关系四、用DFT计算循环卷积五、用DFT计算线性卷积六、MATLAB实现1. 利
目录 一、位求和运算 二、判断是否>1 三、位操作相关变量 四、结构体类型、函数名命名及注释 五、嵌入式C语言中没有定义bool布尔类型 六、如何把C模块文件变得“像”面对对象编程 七、先文档（思路）后编码，先仿真后真实场景 八 C++常用“伎俩” 8.1友元的使用 8.2派生大法 8.3强制
信号是Linux编程中非常重要的部分，本文将详细介绍信号机制的基本概念、Linux对信号机制的大致实现方法、如何使用信号，以及有关信号的几个系统调用。 信号机制是进程之间相互传递消息的一种方法，信号全称为软中断信号，也有人称作软中断。从它的命名可以看出，它的实质和使用很象中断。
sigprocmask系统调用 使用条件： 1、有时候不希望在接到信号时就立即停止当前执行，去处理信号，同时也不希望忽略该信号，而是延时一段时间去调用信号处理函数。这种情况是通过阻塞信号实现的。 2、信号阻塞和忽略信号的区别。 阻塞的概念和忽略信号是不同的。操作系统在信号被进程解
熵，事物的混乱程度； 熵有很多种计算方式； 概念介绍 如何理解呢？或者说 两个 均值相减 怎么就能反应 时间序列 的复杂性？ 首先，简单思考下这个计算过程，先用 m 长的窗口 滑动生成 一组 m 长的数组，假设 m = 2，那就是 一个 (n-m+1)x2 的数组，然后计算 每行 之间的距离，这其实就
目录使用雅马哈 VST 3 SDK 自行调用音色库用C语言导入\生成WAV格式音频文件初始化portsf库写入新文件设置文件格式关闭声音文件(并通过peak chunk功能获取样本峰值)使用python实现音乐播放、可视化和下载播放可视化谱质心时域波形截取一部分并求过零点滚降(系数)梅尔倒频谱
前言 由第一个实验，我们大致知道了，可以通过卷积脉冲响应的方式，得到输出，得到经过一个系统处理过后的输出。如果这个系统是数字滤波器，那么输出就是滤波后的结果 所以 这一节介绍的FFT实现快速卷积意义不小，这意味着DSP的很多应用，比如快速滤波，快速陷波，都是可以实现的。 实践 数字
基于6UVPX C6678+XCVU9P的信号处理板卡 一、板卡概述 板卡基于6U VPX标准结构，包含一个C6678 DSP芯片，一个XCVU9P 高性能FPGA，双路HPC FMC。 二、处理板技术指标 • DSP处理器采用TI 8核处理器TMS320C6678; •
由于疫情原因，在家荒废了大把的时间，各地毕业班年级已陆续开学，相信我们离开学也不远了。 之前在师兄的带领下，学习过一点关于FPGA的知识，我知道只是模仿了“形”，并没有领会它的“意”。最近由于项目结题的需要，需要重新捡起这方面的知识，尽管我之前并没有学到什么精髓（苦笑）。 从新
