ISP调试—3DNR时域调试技巧 时域页面如下图所示： 其中有几个关键功能需要应用在调试技巧当中: 在针对于图像噪声和清晰度这方面，我们主要看重的是图像噪声和清晰度，在图像噪声和清晰度，解决时域噪声提高图像清晰度尤其重要。下面是我平时调试的一些方法和技巧，记录一下： 1、首先将nXt
在一般雷达走-停模型中，在慢时间停下的时候，做的是快时间的脉冲压缩。 【为什么要脉冲压缩？】解决距离分辨率和作用距离之间的矛盾 为了解决传统单频脉冲面临的作用距离和空间分辨率之间的矛盾，脉冲压缩技术采用这样的策略： 发射宽度相对较宽而峰值功率低的脉冲，使信号有足够的能量以保
卓老师， 您好！我是一名分析化学专业的学生（夏朝双）。最近，由于使用傅立叶变换质谱分析，我很好奇为什么质谱仪器采集到的是电信号（瞬时信号/时域信号），而最终软件呈现给我们出的是质谱峰的结果？因此，我学习了一些文献报道和知乎、您微信公众号等网络平台的资料，整理了一下自己对这个问题
最近在做变声的工作，想实现的功能包括：男女声互转，转萝莉音，大叔音，机器音等。 核心理论还是信号处理一块，对标的是QQ变声效果。大致的效果已经出来了，还成。 实现商业化的变声功能，最核心的是要找到对应的资料，包括书籍，文献和博客。 但是博客文献书籍又特别少，虽然很多博客都有讲如何基于FM
1.程序 1 %% RDA成像仿真 2 clear;close all;clc; 3 %% 得到可以进行后续信号处理的原始数据data（s_echo） 4 % 载入参数 5 load CD_run_params; 6 load data_1; % 分区1的数据 7 s_echo = data_1; % 原始数据记为s_echo，用于后续成像。 8
1.时域 f(t)=A sin(w*t+ p) 幅值A、角频率w、周期T = 2*PI/w、相位p； 2. 频域 幅值A 、频率f = 1/T = w/(2*PI)、相位谱； 注：相位谱并不是时间差，而是时间差*PI; 3. 傅里叶级数 傅里叶级数的本质是将一个周期的信号分解成无限多分开的（离散的）正弦波； 4. 傅里叶变换 傅里叶变换则是
搜索空间概述 在5G NR系统中，由于系统的带宽较大，以及终端解调能力的差异性，为了提高资源利用率，降低盲检复杂度，PDCCH不再频域上占据整个带宽；此外，为了增加系统灵活性，适配不同的场景，PDCCH在时域的起始位置也可配。因此，在5G NR中，UE需要完全获取PDCCH的时频域资源配
刚入手GCN，就知道从两个角度—时域和频域看GCN，但是具体也不明白，查资料记录一下。 时域和频域 时域时真实世界，是唯一实际存在的域，因为我们的经历都是在时域中发展和验证的，已经习惯于事件按时间的先后顺序发生。 例如，听一段音乐，音乐以波的形式传入我们耳中，随着时间流逝，我们就完
通过短时时域处理技术，可获得语音信号的相关特性。今天，介绍如何利用短时自相关函数提取语音信号中的基音。 那么，什么是基音呢？声带每开启和闭合一次的时间称音调周期或基音周期，其倒数称为基音频率，简称基音。基音与个人声带的长短、薄厚、韧性、劲度和发音习惯等有关，在很大程度
信号的时域分析 文章目录信号的时域分析0.前言一.连续时间基本信号1.普通信号（一）指数类信号（1）直流信号（2）实指数信号（3）等幅振荡正弦信号（4）不等幅振荡正弦信号(二)取样信号2.奇异信号（1）斜坡信号r（t)\quad r（t)r（t)（2）单位阶跃信号 u(t)u(t)u(t)（3）单位冲激信号 δ(t)\delta(t)δ(t)A.筛选
傅里叶变换 傅里叶原理：任何连续测量的时序信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。 时域分析：对一个信号来说，信号强度随时间的变化的规律就是时域特性，例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。 频域分析：对一个信号来说，在对其进行分析时，分析信号和频率有
最近在研究一些信号分析的事情，感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号。fft 与ifft可以顺畅的转变，但是这个是一帧信号，当时间较长的信号再一起是，通过反变换变成一帧一帧的时域信号，如何把他们拼接起来非常感兴趣，以后会做一些尝试，这里先留个档案。 1.将声音转化为声谱图（Spectrogram） 通
你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界，实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章。 时域和频域就像观察一个物体一样，一个是主视图的，一个是侧视图。 1.在有限区间上由任意图形定义的任意函数都可以表示为单纯的正弦与余弦之和。 是由很多的正弦波叠加而成的。 不同与时域之中
正交频分多址 OFDMA 上行SC-FDMA 基站与基站时钟不对齐的时候，产生的干扰也是很大的 截断比特，星座映射，傅里叶反变换发射信号（频域到时域），时域上多个信号叠加（上行峰均比，烧坏基站器件），上行做傅里叶正变换（时域到频域），踩点，反变换，多个子载波叠加，峰均比没那么大。 多天线容量，覆盖影响；干扰
一、时域中的离散时间信号： 1， 序列的产生 在Matlab中，可以用一个具有适当值的行向量来表示一个有限长序列。准确的表示x[n]需要有两个向量，分别表示x和n。例如序列： n = [-3,-2,-1,0,1,2,3,4];x = [2,1,-1,0,1,4,3,7]; 当样本的位置信息不要求、或不重要时（如序列在n=0开始时），可只用x
clear all close all clc %% 生成单个码元 Ts = 1; % 码元周期 N_sample = 128; % 单个码元抽样点数 dt = Ts / N_sample; % 抽样时间间隔 N = 100; % 码元数 t = 0 : dt : (N * N_sample - 1) * dt; % 序列传输时间 gt1 = ones(1, N_sample); % NRZ %% 生成随机序列 RAN =
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：世界不仅可以看作虽时间的变化，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
离散时间信号的时域表示 在连续时间系统中，我们表示用\(x(t)\)来表示一个信号，其中\(t\)的取值是连续的，在离散时间系统中，我们\(x[n]\)这个序列来表示一个信号，其中\(n\)的取值只能为整数，对于非整数的n，\(x[n]\)没有定义而不是取值为0。 一个序列可写为 \[ x[n] = \{..., 0.95, -0.2
一幅图像，经过傅里叶变换后，将高频部分删除，再进行反变换，设想一下将会得到什么结果？ 在频谱图上，白色的斑点、噪声和边界等会表现为高频部分，所以通过滤去高频，可以降噪（图像的频谱函数统计特征：图像的大部分能量集中在低频和中频中，高频部分的分量很弱，仅仅体现了图像的某些细节。因此，滤波器
语音信号的预处理 语音信号的频带范围通常是300~3400Hz，一般情况下取采样率为8kHz，本博客的部分代码采用的是已经数字化了的语音。 预加重 预加重的目的是为了对语音的高频部分进行加重，去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率。 一般通过传递函数$H(z)=1-\alpha z^{-1}$的一
