该程序是C++实现频谱分析的一段源代码，用到的方法是快速傅立叶变换（FFT）。

音响频谱分析仪- 实时分析音频和话筒EQ音响专用！

实现一种基于频谱压缩（又称谐波积谱）的基音检测方法。对于一个给定的音频时间信号x(t),经过短时傅立叶变换到频域为X( )。通过压缩频谱，得到多个谐波谱，做乘积，然后找出其最大值，确定基音频率。并讨论频谱压缩法中存在的倍频问题。 matlab仿真，代码附注释，简单易懂

该程序用于在实验中所测量的振动、噪声、水声以及数值模拟监测所得到的信号，实现信号的频谱分析。

matlab无线通信的代码认知无线电和频谱感知 认知无线电（CR）是一种可编程的无线电和网络技术（智能收发器），具有自适应性，可以自动检测无线通信信道中的网络流量，并相应地调整其传输和接收，以有效地利用可用带宽。 基于各种输入，CR能够允许用户利用未使用/空闲的通信信道，从而避免无线通信信道中的拥塞。 在本项目中，我们考虑诸如用户数量，信噪比（SNR），总错误率和功率电平阈值（用于频谱感知以近似无线通信信道中的网络流量）之类的参数。 该存储库保存了通用的MATLAB / GNU Octave兼容代码，该代码将上述参数考虑在内，并通过将参数微调为不同的值并执行计算来近似CR的性能。 代码中用于计算的两个主要数学函数是： Marcum Q函数 （上部不完整）伽玛功能 Marcum Q函数 该函数用于通过设置功率阈值来计算用于检测可用频谱的使用的检测概率P d 。 即，Q函数计算概率密度函数P(X ≥ x) 。 因此，我们为参数x配置了一个阈值，并应用Marcum-Q函数来检测大于所应用阈值的信号功率水平X以近似使用信道频谱。 数学方程式如下： （上部不完整）伽玛功能 此函数用于计算错误检测

使用频谱门控降低python中的噪声 该算法基于的一种降噪效果（但并非完全再现）（） 该算法有两个输入： 包含音频剪辑的典型的噪声的噪声的音频剪辑（可选） 包含要删除的信号和噪声的信号音频片段 算法步骤 在噪声音频片段上计算FFT 统计信息是通过噪声的FFT计算得出的（频率） 基于噪声的统计信息（和算法的期望灵敏度）计算阈值 通过信号计算FFT 通过将信号FFT与阈值进行比较来确定掩码 使用滤镜在频率和时间上对蒙版进行平滑处理 掩码被叠加到信号的FFT中，并被反转 安装 pip install noisereduce noisereduce可以选择使用Tensorflow作为后端来加快FFT和高斯卷积。 它未在requirements.txt中列出，因为（1）它是可选的，并且（2）tensorflow-gpu和tensorflow（cpu）都与此软件包兼容。 该软件包需要所有

你认为你的射频 (RF) 采样设计运行的还不错，其原因在于你选择了合适的器件，并且定义了时钟源。不过先等一等；你所要完成的工作还远非如此。在不进行适当的频率规划，以确保谐波或时钟混合杂散中产生出洁净频谱的情况下，即使是最好的器件也会造成性能下降。

本设计是用于显示频谱分析的上位机系统，接收下位机发送的数据进行显示，并可以将所得数据在绘图区进行绘制，直观清晰，此外本设计与串口助手相结合，适合学习。

拖动音频文件进入其中，自动生成频谱，格式等信息，支持MP3, FLAC, APE等多种格式，常用于分辨该音频是否为真无损。

频谱感知检测除了经典算法之外的一些可用算法。