时域与频域关系,采用PPT动画制作,方便初学者时域与频域关系.

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用金井清谱生成的人工地震波，并将人工地震波转成反应谱以检验其正确性；三种动力分析方法包括Newmarkbeta法、振型叠加法和时域显式法，并对比了三种分析方法之间的误差。

DSSS系统收发比特流比较，m序列解扩后的信号时域和频域波形，发送序列的基本特性，接收扩频BPSK信号去载波调制，接收信号的频域波形，接收信号的时域波形，接收信号下变频对比，解扩前后的信号功率谱对比，解扩前后的信号频带宽度对比，解扩信号采样及接收比特流，扩频前后BPSK调制信号时域波形比较，扩频前后发送比特流比较，扩频信号经过凯萨尔窗函数低通滤波，扩频信号经凯萨尔窗函数滤波后时域波形，扩频信号去载波调制后的信号频谱，扩频与否BPSK调制信号时域波形比较。

%% 计划 2 下的任务： % 仅在程序 1 完成后继续程序 2 % (2-a) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% 顶部（蓝色）和底部是陷波实现后的过滤信号（红色）。 % (2-b) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% left(蓝色)和right是陷波实现后的过滤信号(红色)。 % (2-c) 用红色和原始信号绘制两个信号。 % 过滤输出为绿色，仅显示 0 到 201 个样本或时间范围0 到 0.804 的百分比% (2/1) 了解帮助部分中所有命令的作用并添加为％ 评论。 % (2/2) 以 5 为间隔从 1 到 35 改变 Q 因子并检查是否有观察到的变化百分比。

时域周期延拓 时域截断 时域抽样 解决信号的离散化问题 工程上无法处理时间无限信号 要使频率离散，就要使时域变成周期信号 时域乘以矩形脉冲信号，频域相当于和抽样函数卷积 通过窗函数对信号进行逐段截取 连续信号离散化使得信号的频谱被周期延拓 周期延拓中的搬移通过与 的卷积来实现 周期延拓后的周期函数具有离散谱 通过与抽样信号相乘得到 经过抽样、截断和延拓后，信号时域和频域都是离散、周期的。 DFT的推导

三、切比雪夫滤波器的设计 设计过程： 1)根据要求的滤波器指标确定波纹参数 和阶数N。 2) 求归一化传输函数 。 3) 去归一化。将 代入归一化原型滤波器系统函数，即得到实际滤波器传输函数 。

传统频谱分析仪一般由信号采集和控制、分析与处理、结果表达与输出这3大功能模块构成，而这些模块只能由厂家来制造定义，具有功能固定化、灵活性差并且开发周期相对比较长的缺点。在计算机技术与电子科学技术快速发展的背景下，虚拟频谱分析仪兼顾了虚拟仪器的优点，具有虚拟仪器的便捷性和灵活性，可以解决传统频谱分析仪灵活性差及携带不方便的缺点。

matlab由频域变时域的代码code_CNN_SMM 深度学习方法，用于识别自闭症谱系障碍内和跨学科的定型运动（SMM） 欢迎。 该存储库包含的数据和脚本包括“用于识别自闭症谱系障碍内和跨学科的定型运动的深度学习网络（SMM）”。 这项工作是一个实时的自动系统，用于预测非典型受试者内和跨非典型受试者的SMM（在自闭症谱系中）。 包括的工具可让您轻松运行代码。 本自述文件是一个简短的概述，其中包含有关设置和运行代码的详细信息。 请参考以下内容： 运行代码 初始要求 对于代码，所需的环境是Matlab。 因此，您需要安装Matlab。 为了运行代码，已经为您下载并编译了MatConvNet工具箱。 因此，您无需安装和编译MatConvNet。 但是，如果您有自己的MatConvNet版本，则可以通过使用自己的版本替换主存储库中的MatConvNet文件夹来实现。 用法 首先，您需要通过（本地计算机的）根文件夹更改文件“ setRoot.m”中的根文件夹。 接下来，选择以下用例之一： 1.在每个非典型主题中进行SMM检测（使用随机初始化的深度学习网络）： 在这项研究中，训练了随机初始化的卷

MTINV 工具包是一组计算机代码应用程序，用于在给定区域地震台站记录的地面运动的三个分量的情况下对地震的矩张量进行反演（例如，Ichinose 等，2003）。 由于这两个量之间的权衡，计算机代码被组织为针对一系列源深度和源时间生成矩张量解。 可以开发选择标准或内置默认适应度函数可用于近实时通知目的，但通常需要人工审查低于某个幅度阈值。 3.0.3 版还包括计算和存储信噪比，以用作定义反演中使用的台站的指南。 这些代码也被模块化，以便灵活地进行定制和升级。 可以使用在线手册页，它们采用 HTML 格式。