从现实物理系统中采集的数据是信号的时域表示,但是在时域中很多信息都被隐藏了,当将采样信号变换到频域后,可以提取到很多有用的信息。
2024-06-06 23:08:00 14KB Labview
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使用Arduino通过MSGEQ7控制3种频谱分析技术模式。
2024-05-29 21:32:02 5.42MB arduino dancing electronics fountain
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用Matlab处理TDMS数据(降噪+频谱分析)。 一篇文章带你快速了解!
2024-05-25 10:52:13 907B matlab
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基于STM32官方FFT库的快速FFT 屏幕显示 含源码
2024-05-24 15:52:52 5.58MB
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1.FIR和IIR数字滤波器设计(包括MATLAB代码和实验报告),FIR和IIR数字滤波器设计(包括MATLAB代码和实验报告),FIR和IIR数字滤波器设计(包括MATLAB代码和实验报告),FIR和IIR数字滤波器设计(包括MATLAB代码和实验报告)。 2.包括的内容非常详细,详细介绍了设计滤波器的步骤和方法,详细介绍了设计滤波器的步骤和方法,详细介绍了设计滤波器的步骤和方法 3,还包括语音信号的采集和FFT频谱分析,包括语音信号的采集和FFT频谱分析,包括语音信号的采集和FFT频谱分析,包括语音信号的采集和FFT频谱分析,包括语音信号的采集和FFT频谱分析
2024-04-29 14:14:44 1.17MB matlab FIR滤波器 IIR滤波器 频谱分析
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MATLAB仿真OFDM子载波频谱图
2024-04-23 18:07:13 843B matlab ofdm LTE仿真
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DFT 近似计算信号频谱专题研讨 【目的】 (1) 掌握利用 DFT 近似计算不同类型信号频谱的原理和方法。 (2) 理解误差产生的原因及减小误差的方法。 (3) 培养学生自主学习能力,以及发现问题、分析问题和解决问题的能力。 【知识点】 利用 DFT 分析连续信号的频谱 DFT 参数 【背景知识】 声音包括语音、乐音、噪音等。乐音是发音物体有规律地振动而产生的具有固定音高的音,如 音乐中的 1(Do)、2(Re)、3(Mi)。按照音高顺次排列的一串乐音就是音阶,如大家熟悉的 1(Do )2(Re)3(Mi) 4(Fa)5(So)6(La)7(Si)就是音阶。
2024-04-15 17:43:11 1.73MB matlab dsp
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matlab中频谱与功率谱密度代码obmMatlab工具 我多年来为自己的工作编写的Matlab函数。 该存储库正在不断开发中,并包含我的其他存储库所调用的几个功能。 此外,还有一个文件夹(byOthers)具有其他人编写的常规功能,我决定将其包含在我的个人编码工具包中。 尽管这些功能在设计时主要考虑了海洋数据分析,但是其中大多数功能都是相当通用的,可以通过多种方式组合起来以帮助您实现目标。 请参阅一些我发现的函数示​​例,这些示例在各种情况下特别有用,希望它们对那里的许多人有所帮助。 插值: 假设您要线性插值(在1D中)在t处指定的变量(数据)。 你可以做: datainterp = interp1overnans(t, data, tinterp, maxgap) 可变数据可以是向量或矩阵,在这种情况下,每列都单独插值。 该函数会处理NaN,以便用内插值填充间隙(NaN位置)。 上面函数的最后2个输入是可选的。 输入tinterp明确定义了要插入的位置, maxgap定义了可以插入的间隙长度的上限。 简介:此函数无视NaN(而interp1则不这样做),而maxgap避免了在我们不
2024-04-10 21:06:10 134KB 系统开源
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matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议,该会议是由汤姆·洛雷多(Tom Loredo)和杰夫·斯卡格尔(Jeff Scargle)在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的,该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上,建议您使用“下载ZIP” (在GitHub上),而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件,不幸的是,Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿(幻灯片以PDF文件的形式在此处提供): 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索(Tom Loredo和Jeff Scargle) 使用Stingray进行时间序列探索:用于X射线数据的光谱定时分析的新工具(Abigail Stevens) 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模(Malgorzata Sobolewska) 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接: R Shiny应
2024-04-10 21:01:58 4.65MB 系统开源
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在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换,可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢?因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰(可以理解为"**噪声**"),这种干扰在时域上表现得不太明显,因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号(信号的频谱)。 **傅立叶原理**表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理,这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。
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