相位噪声从频域描述了信号频率的稳定度，是描述信号质量的重要指标。对于多普勒雷达系统、无线电通信、空间信号传输等应用有着重要的影响。对信号进行相位噪声指标测量是现在工作中经常遇到的事情，本文首先从信号相位噪声的定义入手，重点介绍使用信号分析仪进行相位噪声测量的方法及注意事项。 　　1、相位噪声是什么？ 　　　在频域内，一个理想正弦波信号的表现是一个单谱线；实际信号除了主信号之外还包括一些离散的谱线，它们是随机的幅度和相位的抖动，在正常信号的左右两边以边带调制的形式出现。在频域内信号的所有不稳定度总和表现为载波两侧的噪声边带，边带噪声是一个间接的测量与射频信号功率频谱相关噪声功率的指标。边带噪

基于MATLAB实现对语音信号频谱分析.pdf

本系统利用SPCE061A单片机作为主控制器，采用外差原理设计并实现频谱分析仪：利用DDS芯片生成10KHz步进的本机振荡器，AD835做集成混频器，通过开关电容滤波器取出各个频点（相隔10KHz）的值，再配合放大，检波电路收集采样值，经凌阳单片机SPCE061A处理，最后送示波器显示频谱。测量频率范围覆盖1MHz-30MHz，可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽，还可以识别调幅，调频和等幅波信号。

Python RF频谱分析仪 从某些来源获取数字化的IQ样本，以提供实时频谱和频谱图。 所有样本都用于FFT。 提供短突发信号的检测。 具有用于信号源和频谱分析的插件架构。 可以快照IQ样本以在事件（当前为手动触发）时归档。 具有基于Web的UI，可用于在频谱上进行测量。 这是编写一些Python的练习，该Python扩展为提供基于Web的UI。 fft计算是由Python中的库完成的，因此不是最快的。 如果您有使用其他工具的rtlsdr，则在您的环境中安装了python rtlsdr支持后，此分析器也应能正常工作。 性能取决于您的计算机以及支持的fft库的编译方式。 我当然跟上了超过3Msps的数据流。 所有输入源均由python模块提供，具有不同的SDR平台，并由Pypi收集的相应Python库支持。 输入模块： 音频-对测试有用 文件-支持WAV和原始二进制文件，

夕阳总会照在你身上，你总会快乐一场；

DFT的matlab源代码vu_meter 这是一个简单的基于FPGA的FFT音频信号分析仪。 该项目使用Intel-Altera Quartus Prime 16.1进行，并在Terasic的DE2-115板上实现。 我使用了由Carnegie Mellon University（）的Spiral Project生成的IP内核。 该项目主要以VHDL编写，只有少数例外（用于ILI9341 TFT显示屏的SystemVerilog，用于I2S音频芯片的Verilog）。 它有什么作用？ 使用板载I2S芯片以48 kHz（实际上为50 kHz）采样率和24位垂直分辨率获取音频样本（来自左声道的1024个16位字）。 仅MSB 16位用于计算。 汉宁窗口功能应用于存储在片上存储器中的样本。 将整数样本转换为IEE-754格式，再乘以适当的系数，然后再次转换为整数格式。 使用Spiral项目的DFT IP内核计算频谱，频谱分辨率约为25kHz / 511 = 48.9 Hz /点/ bin。 转换为IEE-754浮点格式后，将为每个光谱点计算log10。 此处的值将按比例缩放以适合TFT显示

完整版基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计.docx

MATLAB信号处理 频谱分析加汉宁窗函数 源代码.7z

光谱匹配Matlab代码合唱探测器 Chordetector是一种从音乐样本中识别和弦的算法。 它对样本执行频谱分析，将可听频谱折叠为一个八度，然后使用简单的神经网络查找最可能的和弦。 Chordetector是使用Matlab语法以GNU八度编写的参考实现。 该算法能够区分不同的简单和复杂的和弦模式，包括单音高音符（即调音器功能），强力和弦，大，小，小和七和。 还报告了猜测的可靠性估计（相对值）。 该算法的设计目的是报告rel = 1表示完美的和弦，而-12则报告“完全错误”的和弦的可能性很小。 根据初始基准，rel> 0的估计值应该是非常可靠的。 据我所知，这是一个原始的实现，利用fft，数据合并将fft分量匹配为离散的音高，八度折叠和手动构建的神经网络，以估计最佳匹配的和弦模式。 在当前的实现中，神经网络不需要任何训练，因为它仅基于对和弦模式的“先验”猜测：这种方法最适用于“纯正弦波”乐器，而对于带有丰富弦乐器的乐器，效果可能会很差和声（例如，我猜吉他是失真的）。 使用免费可用的和弦包（.wav格式）对算法进行了测试，如下所示： 为了使test_bench script.m正常工

本篇介绍了以STM32F103单片机为核心的频谱分析和波形识别系统，并对其硬件组成和软件设计做了详细讲解。该系统通过STM32F103ZET6主控芯片进行ADC采样，再使用DSP库提供的FFT函数对采集到的信号进行处理，最后将输入信号的频谱图显示在TFTLCD液晶屏上，同时显示波形相关参数以及波形种类