光谱聚类MATLAB 这是使用MATLAB进行频谱聚类的直观实现。 您可以轻松地完成使用Scikit，了解类似的API（光谱clutsering和其他人之间的比较是频谱聚类分析）。 有关频谱聚类的更多详细信息，您可以阅读以下参考文献或我们撰写。 （GPU加速版即将推出...） 入门 克隆此仓库并运行main.m以查看演示 使用细节 指定数据矩阵X和标签向量y，或获取内置数据 [X, y] = make_digits_dataset(300, true, false); 00examples, balance, no shuffle 在此项目中，我们提供6个数据集，包括3个玩具和3个

概要 spectrum-analyzer是使用python编写的实时麦克风Spectrum Analyzer，使用pyqtgraph进行实时绘图，使用pyaudio收集麦克风数据。 用法 $ python sa.py GUI-用户可以滚动。 安装 下载Pyaudio： $ git clone https://github.com/sbarratt/spectrum-analyzer.git 依赖关系：在requirements.txt中 执照 MIT许可证（MIT） 版权所有（c）2015 Shane Barratt 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或

matlab lbp特征代码VFSVM 通过对 IPIX 数据集时间多普勒频谱中的视觉特征进行分类，在海杂波中检测小浮标 这是 - 的python实现。 要求 Python - 3.6.5 opencv-python 学习 NetCDF - 1.5.3 如何使用代码 步骤1 从 和 下载复杂序列的回报 我们重写 Python 代码以在“Load_IPIX_xxxx.py”中加载 IPIX 原始数据。 将连续返回转换为时间多普勒频谱 (TDS) 图像。 第2步 计算每个 TDS 图像的局部二进制模式 (LBP) 直方图。 第 3 步 用不纯的样本训练 v-SVM。 第四步 对到学习中心的距离进行排序。 选择距离最大的样本作为目标。 介绍 该算法在 中介绍，正在审查中。 一旦论文获准发表，我们将尽快发布所有代码。 现在我们已经发布了数据加载代码，这是根据IPIX网站上的Matlab版本重新实现的Python代码。 文具馆 @misc{zhou2020smallfloating, title={Small-floating Target Detection in Sea Clutter vi

频谱分析仪-频谱分析仪 .rar 本帖最后由 chairperson120 于 2012-12-23 12:34 编辑 在论团中找到的制作的，再次分享下

惠普8594E频谱分析仪中文使用说明，包含仪器设备中的每个英文功能键的中文对照说明

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包含2个c代码和一个pcm资源文件。 512点的fft变换， 440.pcm是16位单声道的pcm数据，采样率是44100hz，声音是一个低频正弦波 main函数读入512个short形采样点（方括号），然后进行快速fft变换， 变换后的结果是各个频率下面的幅值，可以用于显示柱状频普，（圆括号）。

2.1 原始脑电数据的读取和显示 采集到的脑电信号文件为 data.txt，调用 eeg_load.m 文件，即可绘制出脑电样本信号图， 如下图 2 所示。 图2 脑电样本信号图 2.2 脑电信号频谱图及功率谱图的绘制 首先调用 eeg_fft.m 文件，原理是对样本信号进行傅立叶变换 [3]，即可获得样本信号的 频谱图，如下图 3 所示。