基于傅里叶变换的降噪和基于深度学习的噪声抑制与语音识别多功能系统源码。 系统功能如下： 1、噪声抑制： （1）提供对音频进行转换成频谱图，让用户分析起来更加直观。 （2）可以进行录音，并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 （3）同时可以对录进的音频进行添加噪音，添加研究内容。 （4）可以对录制的音频进行降噪处理，使录进的音频听起来更加清晰。 （5）可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成： （1）提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 （2）可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 （3）可以存取转换后的音频，也可以存取任意一段文字所转换的音频。 （4）可以将存取的音频播放出来 3、语音识别： （1）提供对于用户输入的音频进行录制。 （2）可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 （3）将存储的音频识别成文字的方式进行输出。

.对模糊车牌图像进行清晰处理；2.对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理；3.对椒盐噪声图像进行中值滤波处理；4.对雾化图像进行直方图均衡化处理；5.对模糊图像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理；6.对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

该程序实现了对图像加椒盐等噪声，用于测试图像

利用图像滤波算法实习对高椒盐噪声的去噪处理.doc

利用图像滤波算法实习对高椒盐噪声的去噪处理——杨建春讲述.doc

数据采集、传感器信号调理以及输入信号变化范围较大的其他应用要求采用增益可选放大器。传统的增益可选放大器在反馈环路中用开关将电阻连接至反相输入，但开关电阻会降低放大器的噪声性能，增加反相输入上的电容，并提高非线性增益误差。在使用低噪声放大器时，增加的噪声和电容，非线性增益误差，这些都将影响精密应用中的精度。 图1. 利用ADA4896-2和ADG633构建低噪声增益可选放大器来驱动低阻负载 　　图1所示增益可选放大器采用了一种创新的开关技术，可以保持ADA4896-2的1nV/√Hz噪声性能，同时降低非线性增益误差。利用这种技术，用户可以选择电容的开关来使电路的带宽化。 　　通过ADG

FFT算法和低通滤波器去除噪声作用的比较.doc

1、变速工况下的轴承故障信号仿真； 2、Matlab代码编写的； 3、适合做阶比分析，写论文仿真部分的代码实现； 4、代码亲测好用。 在实际工业生产设备工作时，旋转机械很可能不会以恒定转速持续运行，或者存在比较大的转速波动，电机升降速或者调速过程中转速也会处于时刻变化的动态状态。当转速变化时，转动频率也会随之发生变化，不对中故障的特征频率也会随之发生相应变化，此时利用稳态下的FFT分析方法得到的频谱就是无效的，或者如果转速在某一区间内频繁往复波动，在FFT频谱图中就会造成频率重叠甚至难以有效辨识的结果。在信号处理方法的发展历程中，为了克服变转速旋转机械故障诊断中常规FFT等方法失效的问题，学者们开发出阶比分析法，也叫阶比跟踪法。 阶比分析法在目前工程实际应用中与故障诊断研究领域被广泛使用于旋转机械变转速状态下的分析，但是目前多以振动信号为载体。阶比分析法的核心思想在于阶比跟踪与阶比重采样。阶比跟踪的目标是将原始时域的动态信号通过等角度重采样原理转化为角度域的稳态信号，阶比跟踪依赖于准确的阶比重采样，即准确获取电机轴的转速与时间的变化关系从而计算出等角度重采样的时刻值。

概率主成分分析仪（MPPCA）的混合物 安装 将存储库的内容复制到您喜欢的位置 git clone git@github.com:SamuelePolimi/MPPCA.git cd MPPCA 并安装库 cd ../.. pip install -e . 具有循环数据的第一个示例 让我们生成一些圆形的数据 n_samples = 500 theta = np . random . uniform ( - np . pi , np . pi , size = n_samples ) x_1 = np . sin ( theta ) x_2 = np . cos ( theta ) r = np . random . normal ( scale = 0.1 , size = n_samples ) + 1. X = np . array ([ x_1 * r , x_2 * r ]).

反激式电源传导EMI噪声路径分析,全面分析了开关电源中的EMC路径和解决方案.