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a) 系统采样速率：480 MHz b) 扫频信号：12.5MHz～17.5MHz，周期20us，频率50kHz c) 锯齿波信号：最低电压1v，最高电压11v，周期20us，频率50kHz

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matlab由频域变时域的代码EEC-201 [说话者识别] ♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫ 团队：敬业的工程师 这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。 Sadia从事过预加工和MFCC。 Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。 培训，测试和分析写作是同时进行的。 介绍 在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。 由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。 但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。 如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。 我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。 具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。 有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。 依赖于文本的说话者识别策略要求说话者

周期性线性调频信号时域、频域、时频图，可任意改参数。

信号进行时域分析  频域分析 熵分析，并且提取了相关的数据信号

可以看出记性时域分析 频域分析 周期分析，采取了自功率谱 食欲同步平均  简介功率谱分析，自功率谱 自相关 时域同步平均 包络 进行了包罗线的提取 并且可以进行数据的分类，可以得到真实的数据 和诊断产生的数据

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