matlab声音过滤代码鲸鱼声音检测
团队：
，
，
描述：
在这个项目中，我们分析了参与者的任务，他们负责开发一种算法，以正确分类包含来自北大西洋右鲸的声音的音频片段。
我们的分析重点是，其方法结合了对比度增强的频谱图，模板匹配和梯度增强。
结合使用Python和R2到h2o的接口，我们重现了获胜者的算法，在IPython
Notebook教程中解释了它的多个组件，测试了结果，并对分类器进行了微调。
数据：
Kaggle训练集包括大约30,000个带标签的音频文件。
测试集包括大约54,000个文件。
每个文件以2000
Hz的采样率对AIFF格式的两个第二单声道音频片段进行编码。
项目报告：
可根据要求提供。
例子：
在教程（Ipython笔记本）中介绍的技术中，我们可以重点介绍：
对比度增强和噪声过滤，以增强频谱图中鲸鱼呼叫的信号
-模板匹配
参考：
[OpenCV模板匹配]（tutorial_py_template_matching.html）
[Scikit-Image文档-模块Skimage曝光]（docs
/
dev
/
api
/
skimage.exposure.ht
2021-10-22 18:41:06
15.33MB
1
matlab频谱分析代码RMT4ML
该存储库包含和代码，用于可视化随机矩阵理论的结果及其在机器学习中的应用。
在每个子文件夹中（以相应的部分命名）：
包含或演示的.html文件
.m或.ipynb源文件
第一章绪论
第2章随机矩阵理论的基础
第2.1节基本对象
2.2节基础随机矩阵结果
第2.2.1节关键引理和身份：和
2.2.2节Marcenko-Pastur和半圆法则：
2.2.3节大样本协方差矩阵和广义半圆：和
第2.3节样本协方差的高级频谱注意事项：和
第2.3.1节限制频谱
第2.3.2节“支持之外没有特征值”
第2.4节关于统计推断的初步
2.4.1线性特征值统计：和
2.4.2节本征向量投影和子空间方法：和
第2.5节尖刺模型：和
2.5.1隔离特征值
2.5.2节独立特征向量
第2.5.3节限制波动
第2.5.4节进一步的讨论和其他尖峰模型
第2.6节信息加噪声，变形的威格纳和其他模型
第2.7节独立条目的向量之外：RMT中的度量集中
第2.8节总结
第2.9节练习
第3章线性模型中的统计推断
第3.1节信息加噪声模型中的检测和估计
3.1.1
GLRT的渐近性和
第
2021-10-22 16:44:42
3MB
1
基于matlab的随机振动信号的频谱分析。曲于隨机信弓的积分不能收效， 所以它本身的傅里卟変挾是不存在的， 因此元法像确定性信另那祥用數挙表迏式米精确地描述它， 而只能用统计方式來迸行表示。
2021-10-22 15:59:14
76KB
1
频谱和功率谱有什么区别与联系
谱是个很不严格的东西，常常指信号的Fourier变换， 是一个时间平均（time average）概念 功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析)，所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。保留频谱的幅度信息，但是丢掉了相位信息，所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。有两个重要区别：
1.功率谱是随机过程的统计平均概念，平稳随机过程的功率谱是一个确定函数；而频谱是随机过程样本的Fourier变换，对于一个随机过程而言，频谱也是一个“随机过程”。（随机的频域序列）
2.功率概念和幅度概念的差别。此外，只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱，其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛； 而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。
频谱分析（也称频率分析），是对动态信号在频率域内进行分析，分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线，可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。频谱分析过程较为复杂，它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。
2021-10-22 04:09:29
55KB
1
通过此次实验，我深刻体会到用FFT对信号做频谱分析时学习数字信号处理的重要内容。深入了解了FFT算法原理以及它的一些特性，能够正确的使用FFT在频域上对信号进行分析。增强了数字信号处理仿真方面的能力。
2021-10-21 15:55:19
200KB
1
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。
2021-10-20 18:32:39
66KB
1