基于LabVIEW的振动信号分析，设计任务摘要： (1) 软件上可以产生正弦信号、三角信号、方波信号、噪声信号以及噪声与信号的叠加； (2) 相关的测试参数可以选择； (3) 滤波方式可以选择低通滤波或者带通滤波且有关滤波参数可调； (4) 对滤波后的信号进行时域统计分析、幅值分析、相关性分析以及频谱分析。 另外实现登陆、报表打印等

随机信号分析(3)习题及答案

在许多工程应用场合，信号往往是非平稳的，其统计量是时变函数，这时仅仅了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的，需要知道信号频谱随时间变化的情况。为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广甚至根本性的革命，提出并发展了一系列新的信号处理理论，联合时频分析就是其中一种重要的方法。联合时频分析的基本思想是设计时间和频率的联合函数，利用它可以同时描述信号在不同时间和频率的能量密度和强度。目前时频分析方法已经广泛应用于通信、自动化、雷达、声纳、生物、天文、医学、地球物理和故障诊断等几乎所有技术领域。

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北理工《信号与信息处理实验（Ⅲ）》实验报告。主要包括：①随机序列的产生及数字特征估计；②随机过程的模拟与数字特征；③随机过程通过线性系统的分析；④窄带随机过程的产生及其性能测试，共4个实验。实验代码仅供参考，请勿照抄。

共407页，不是试读的版本，PDF高清。 本书介绍语音信号分析和合成处理的基础、原理、方法和应用。全书共10章，具体内容如下： 第1章介绍语音信号处理的基础知识，如发音器官与听觉器官、语音信号的数学模型和语音信号感知特性等。 第2章和笫3章介绍语音信号特征分析的基本处理技术，包括时域分析、频域分析、同态分析、DCT和MFCC分析、小波和小波包变换的分析以及EMD分析等方法。 第4章介绍线性预测分析方法。介绍了线性预测的模型、方程的建立、线性预测的自相关和自协方差解、线性预测的格型法解、由线性预测导出的其他参数和线谱对分析法等。 第5章介绍了带噪语音信号及预处理。介绍了信噪比的概念和带噪语音信号的产生，以及最小二乘法消除趋势项，和数字滤波等。 第6章介绍语音端点的检测方法。首先从能量和过零率导出通用的双门限单参数和双参数的端点检测，接着介绍相关法、方差法、谱距离法、谱熵法、能零比和能熵比法、小波变换和EMD分解法等的端点检测，最后给出在低信噪比下端点检测的方法。 第7章介绍语音信号的减噪。介绍了利用自适应滤波器减噪、基本谱减法和改进谱减法的减噪，以及维纳滤波减噪等方法。 第8章介绍语音信号的基音检测技术。首先介绍了在基音检测中的端点检测和预滤波，接着分别介绍了倒谱法、自相关法、平均幅度差函数法和线性预测等方法的基音检测。这些方法中虽在基音检测后都进行了平滑处理，但在基音周期中都会有野点发生。作者提出了主体延伸的基音检测方法，并详细说明了该方法的原理和处理步骤，改善了基音检测的结果。在本章的最后介绍了带噪语音的基音检测技术。 第9章介绍语音的共振峰检测。首先介绍了在共振峰检测中的预加重和端点检测，接着介绍了倒谱法和线性预测法的共振峰检测，并在线性预测的基础上进一步介绍了简单LPC和改进的LPC对连续语音的共振峰检测。在本章最后介绍了HHT法的共振峰检测。 第10章介绍语音信号的合成算法。首先介绍了数据接叠的三种方法，在此基础上介绍了频谱参数的语音合成、线性预测系数和预测误差的语音合成、线性预测系数和基音参数的语音合成、基音和共振峰的语音合成。通过合成技术又介绍了语音信号的变速和变调算法，最后介绍了波形拼接合成技术以及时域基音同步叠加(TDPSOLA)的合成方法。

功率谱密度函数 为了更加清楚的说明循环谱密度的特性，取信号模型 其中， a(t)为零均值的平稳随机信号，满足条件

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