最近在处理神经网络的时候，看到了小波变换与CNN结合，又看到了傅里叶变化，最终还是下定决心好好学一下傅里叶变化。我从零开始，讲述一下我的学习过程，也让大家同时也能理解傅里叶变化的内容。 傅里叶分析包含傅里叶级数与傅里叶变换两部分。 本文参考以下博客或者文章： 深入理解傅
目录Chap 1 时域离散信号和系统1.2 模拟信号、时域离散信号、数字信号时域离散信号与数字信号的关系时域离散信号的表示方法常用时域离散信号1.3 时域离散系统线性时不变时域离散系统系统的因果性和稳定性线性时不变系统的输出和输入之间的关系1.4 时域离散系统的
一、简介 语音信号的时域分析就是分析和提取语音信号的时域参数。进行语音分析时，最先接触到并且也是最直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号，因而时域分析是最早使用，也是应用最广泛的一种分析方法，这种方法直接利用语音信号的时域波形。时域分析通常用于最基本的参数分
一、简介 时域和频域是信号的基本性质，这样可以用多种方式来分析信号，每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式，用来分析信号的不同角度称为域。时域频域可清楚反应信号与互连线之间的相互影响。 1 时域 时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经
第一章 信号与系统 介绍了三种信号分类以及如何判断，包括连续信号与离散信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号； 信号的运算，包括乘法、加法、积分、微分、平移、反转、尺度变换； 阶跃信号与冲激信号，和它们最突出的性质比如阶跃的筛选性，冲
一、简介 二、源代码 %该程序实现时域LMS算法，并用统计的方法仿真得出不同步长下的收敛曲线 clear % 清空变量空间 close all g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128;
一、简介 时域和频域是信号的基本性质，这样可以用多种方式来分析信号，每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式，用来分析信号的不同角度称为域。时域频域可清楚反应信号与互连线之间的相互影响。 1 时域 时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历
前面的随笔写过：零点、极点以及用零点抵消极点的实例 - 颜秋哥 - 博客园 (cnblogs.com) 留下一个疑问，这里对这个疑问进行一点简单的解释。 我们先建立运放的简单模型： 我们将这个模型用于之前的电路仿真： 频域的AC仿真结果与之前近似，再看一下更直观的时域仿真： 那么，现在，知道时域仿
games101 - 1 - Rasterization GAMES101:现代计算机图形学入门 – 计算机图形学与混合现实研讨会 (games-cn.org) 涉及到的课程有：Lecture 5 ~ Lecture 6 简介 采样 采样引入的问题 反走样原理及实现 简介 光栅化的过程主要是为了描述如何利用像素值去表示几何（如，图中的三角形）。
【自控原理专栏】 文章目录 第三章 线性系统的时域分析 A 时间响应性能指标 A.a 典型输入信号 A.b 时域分析法 A.c 控制系统的性能 第三章 线性系统的时域分析 分析和设计控制系统的首要任务是建立系统的数学模型。 一旦获得合理的数学模型，就可以采用不同的分析方法来 分析系
任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，每个正弦项和/或余弦项乘以不同的系数（现在称该和为傅里叶级数）。无论函数多么复杂，只要它是周期的，并且满足某些适度的数学条 件，都可以用这样的和来表示。即一个复杂的函数可以表示为简单的正弦和余弦之和。甚至非周期
本文为荷兰阿姆斯特丹大学（作者：Olaf Booij）的硕士论文，共67页。 提出了一种新的基于梯度下降法的脉冲神经网络的有监督学习规则，该规则适用于多层结构的神经网络。所有现有的SNN学习规则都限制了脉冲神经元只触发一次。然而，我们的算法是专门设计来处理发出多个脉冲的神经元，充分
功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。 时域和频域能量相等。 Parseval 定理 时域平均功率为 ： 离散时域平均功率为： 离散数字时域平均功率为： 对
1.什么是汉明窗? 语音信号一般在10ms到30ms之间，我们可以把它看成是平稳的。为了处理语音信号，我们要对语音信号进行加窗，也就是一次仅处理窗中的数据。因为实际的语音信号是很长的，我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据，进行分析，然后再取下
1. 回顾和本节摘要 1.1 上一节内容回顾 Viewing View + Projection + Viewport（将cuboid变换到屏幕空间） Rasterizing triangles Point-in-triangle test Aliasing：像素引起的锯齿状失真。 1.2 本节内容概要： Antialiasing Sampling theory Antialiasing in practice Visibility
原文链接： http://tecdat.cn/?p=5239 此示例显示如何在步骤响应图上显示系统特性，例如稳定时间和过冲。 您可以使用类似的程序在脉冲响应图或初始值响应图上显示系统特征，例如峰值响应或稳定时间。 创建传递函数模型并绘制其对t = 0 处的阶跃输入的响应。 H = tf（[8 18 32]，[1 6 1
设对满足迪利克雷条件（绝对可积、周期内有限起伏、周期内有限间断点）的连续时间信号 \(x(t)\) 的傅立叶变换为 \(X(\omega)\)，即 \(x(t) \leftrightarrow X(\omega)\)，则 \[X(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty} \frac {x(t)} {e^{j\omega t}} dt, \quad x(t)=\frac {1} {2\pi}\int_{-\i
概述 此系列文章仍然是我自己的带反思回忆元素和学习笔记性质的随笔而非科普向的文章。所以想借此篇来学习傅里叶变换的朋友可以出门左拐了。 傅里叶变换是贯穿整个电信专业的一个重要内容，在我没学会傅里叶变换之前我拿到一本教科书看到目录中出现傅里叶三个字就开始头疼
设计MPC控制器 MPC——model predict control（模型预测控制） 预测的控制的三个步骤： 1.预测系统未来动态 2.数值求解优化问题 3.解的第一个元素作用于系统 以小车为例的运动学模型 三个状态量（states）：X,Y,φ 两个控制量（controls）：Vr，δf [后轮速度，前轮转角] MPC的完整流程 （先说结果，
使用Audacity分析浊音、清音、爆破音时频特性 使用Audacity分析浊音、清音、爆破音时频特性 浊音分析 以/z/为例，时域波形 观察浊音的时域波形，可以看出整体的波形呈现出具有周期性的略模糊的正弦波形。 /z/音的频域波形 以-48分贝为基准，0~1000hz呈现一个能量较高的较平缓波
作业1： 使用群里发的音频分析软件分析浊音、清音爆破音的时域及频域特性。 1.分析浊音、清音爆破音的时域及频域特性。 ①U的波形（浊音） 时域波形 浊音信号为短时周期信号，短时过零率小，波形呈周期性重复 频谱图 浊音信号能量大，衰减快，共振峰明显，从以下o的频谱图中更能体现。 o的
由前序知识，我们可知，语音信号在短时(20ms左右）内是具有平稳性的。因此，我们对语音信号的时域波形分析选择在短时内。 浊音/a:/ 时域波形分析 观察可以发现浊音的时域波形在短时内具有周期性。在相同时间尺度内,过零点最少,过零率低 频谱分析 相比清音、爆破音，波形幅度更大，整体
”明月如霜，好风如水，清景无限 “ 好了，开始新的专题了。带大家尽量的把自控这门课给串一遍。 最开始要有一个自控的大的框架。咱们的自控还是以研究线性问题为主，在线性里研究有三种方法：时域，复域，频域。而每种方法都分为分析和校正，分析是为了研究系统的好坏，状态，确定指标。而校正
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）
