程序主要实现了基于fast-ica的对音频信号的分离，先混合音频信号，再对混合后的信号分离，有助于学习ica算法

基于Matlab GUI的简易音频信号采集与分析仪。基于Matlab GUI的简易音频信号采集与分析仪。基于Matlab GUI的简易音频信号采集与分析仪。

基于CIC 滤波器原理的音频信号快速重采样算法.pdf

音频DSPy audio_dspy是用于音频信号处理工具的Python软件包。 当前的工具包括： 均衡器滤波器设计 非线性处理器 正弦扫描工具 绘制频率响应和静态曲线 将传递函数转换为最小相位或线性相位 Prony方法和具有频率扭曲的Prony方法 模态建模工具 使用pip安装： pip install audio-dspy 例子 import audio_dspy as adsp import matplotlib . pyplot as plt # Plot nonlinear static curves adsp . plot_static_curve ( lambda x : adsp . hard_clipper ( x ), range = 2.5 ) adsp . plot_static_curve ( lambda x : adsp . soft_clipper (

这是主动潜艇探测声呐信号。用于相关博文中的引用。

参考资料-音频信号分析仪.zip

音频信号发生器是电子测量中不可缺少的设备之一。完成一个音频信号发生器的设计和安装调试，可以达到对模拟电路理论知识的较全面的运用和掌握模拟电路的实际安装调试技术，也有一定的价值。 音频信号一般是指频率在几百赫兹至几十千赫兹的正弦信号。根据课题任务及技术指标要求，所要设计的音频信号发生器有音频信号的频率调节范围要求，也就是要有一个能够在指定的频率范围内的正弦信号发生部分，同时输出信号的电压和所带负载也有规定，也就是说输出功率有一定的要求，因此要求有一个输出电路部分。

目前，大多数音频信号处理仪不但体积大而且价格贵，在一些特殊方面难以普及使用，而嵌入式系统分析仪具有小巧可靠的特点，所以开发基于特殊功能单片机的音频分析仪器是语音识别的基础，具有很好的现实意义。

Audio_Power_Amplifier_With_Spectrum_Display 项目介绍 使用STM32的内部ADC对音频信号进行采样，再通过FFT形成频率和幅值对应的函数，显示在由单总线控制的8 * 10的RGB LED阵列上 首次更新 2017.6.23 使用STM32内部12位的ADC对有直流偏置电压的音频信号进行采样，采样点为1024。 对1024个采样点进行FFT处理，这里使用的是ST官方FFT库，输出不同频率对应的电压幅值。 对频率进行分组，按照指数增益分为十个组。对电压幅值进行分组，分为八组。十组频率八组电压值形成二维数组。 采用一根信号线控制首尾相连的8×10的WS2812 RGB LED阵列,每颗LED有24bit颜色深度，为了方便程序编写，这里只编写了全灭在内的25种不同亮度的不同颜色。 将二维数组显示在8×10的WS2812 RGB LED阵列上，电压越高颜色

用matlab对一段音频信号进行采样，并用PCM编码后通过2FSK调制模拟信道传输matlab源码