【资源内容介绍】：
【1】构建点频信号模型；
【2】周期图法估计；
【3】时域加窗后进行周期图法；
【4】AR时域谱估计（基于Burg算法）；
【5】Capon谱估计；
【适应对象】：
雷达专业、信号处理专业学生；
【资源特点】：
编程规范，注释明细；
【使用建议】：
此资源为较基础的时域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。
【关于售后】：
如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。
感谢支持！
2022-06-09 09:04:24
3KB
在MATLAB中，离散信号和连续信号是有一些区别的。离散信号只能用向量来表示，与连续信号不同，连续信号即可以用向量表示，也可以用符号运算表示。本实验用MATLAB实现常用的离散时间信号及其时域运算，运用MATLAB的绘图指令绘制离散时间信号。熟练掌握MATLAB软件的使用方法并学习离散信号的MATLAB表示方式，实践与理论结合，巩固所学的知识。
2022-06-01 23:36:34
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matlab由频域变时域的代码EEC-201
[说话者识别]
♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫
团队：敬业的工程师
这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。
Sadia从事过预加工和MFCC。
Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。
培训，测试和分析写作是同时进行的。
介绍
在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。
由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。
但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。
如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。
我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。
具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。
有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。
依赖于文本的说话者识别策略要求说话者
2022-06-01 21:48:16
2.8MB
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可以看出记性时域分析
频域分析
周期分析，采取了自功率谱 食欲同步平均 简介功率谱分析，自功率谱
自相关
时域同步平均
包络
进行了包罗线的提取
并且可以进行数据的分类，可以得到真实的数据 和诊断产生的数据
2022-06-01 09:14:46
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matlab由频域变时域的代码如何更新
MHKiT文档是作为重组的文本文件开发的，这些文本文件被编译为html文件，然后上传到。
GitHub使用Sphinx将上的文档呈现为。
本指南将帮助用户下载文档，修改文档，在本地构建文档以及将更改推送回存储库。
要求
要更新MHKiT文档，您将需要Python
3.6
+，Git，Sphinx和GitHub帐户。
本文档假定用户已安装Python的有效版本（我们建议使用Anaconda
Python，在安装过程中检查将Python添加到Path）和GitHub帐户，但将涵盖所需的Python
Sphinx软件包安装。
步骤1.将存储库＆克隆到本地计算机
要更新文档，用户将需要“分叉”该存储库。
这仅表示您正在创建自己的此存储库副本，可以对其进行编辑。
分叉后，您可以使用命令行将存储库“克隆”（这会将您的fork下载到您的计算机上）。
使用命令行导航到文件系统位置，您希望保留文档资料库以克隆文档。
将用户名和存储库名称替换为适合您的正确值。
通过单击存储库页面上的克隆后复制可见的链接，可以在您的fork上自动生成此链接。
在其余命令中，存储库名称
2022-05-31 21:34:26
61.3MB
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