在这个存储库中，展示了图形信号处理的一些迷人功能。 演示包括通过经典信号处理和图形信号处理在一维和二维欧几里德域信号上应用低通滤波器来比较两个结果是相同的。 通过这种方式，我们将验证图形信号处理的工作机制。 除此之外，还介绍了在非欧几里德域上过滤信号的示例。 有关完整文档，请查看以下链接。 https://medium.com/@muhammetbalcilar/struggling-signals-from-graph-34674e699df8

雷达信号处理,ppt讲义形式，平庆伟 1 引言 2 噪声中目标检测 3 杂波中目标检测

Python自己写的相关函数，是严格按照信号处理领域相关函数的定义写的

清华大学出版社的数字信号处理基于计算机的方法第二版课后习题答案完整版

数字信号处理DSP八个实验

6.1 滤波器组的基本概念 一个滤波器组是指一组滤波器，它们有着共同的输入，或有着共同的输出，如图 6.1.1 所示。 图 6.1.1 滤波器组示意图，（a）分析滤波器组，（b）综合滤波器组。 假定滤波器 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（a）所示， )(nx 通过这 些滤波器后，得到的 )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  将是 )(nx 的一个个子带信号，它们的 频谱相互之间没有交叠。若 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（b）所 示，那么， )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  的频谱相互之间将有少许的混迭。由于 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的作用是将 )(nx 作子带分解，因此我们称它们为分析滤波器组。 将一个信号分解成许多子信号是信号处理中常用的方法。例如，若图6.1.1中的 2M ， 那么，在图 6.1.2中， )(0 zH 的频率特性将分别占据 2 ~0  和   ~ 2 两个频段，前者对应 低频段，后者对应高频段。这样得到的 )(0 nx 将是 )(nx 的低频成份，而 )(1 nx 将是其高频 H0(z) )(0 nx H1(z) )(1 nx HM -1(z) )(1 nxM  )(nx   G0(z) )(0̂ nx G1(z) )(1̂ nx GM -1(z) )(ˆ 1 nxM  )(̂nx

表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS ， MF、MPF

Matlab语音信号处理程序-f11.m 可以对语音信号的单个字，词进行频率及过零率分析 clc [filename,pathname]=uigetfile; [x,Fs]=wavread; %幅度归一化到[-1,1] x = double; x = x / max); %常数设置 FrameLen = 240; FrameInc = 80; amp1 = 10; amp2 = 2; zcr1 = 10; zcr2 = 5; maxsilence = 3;  % 6*10ms  = 30ms minlen  = 15;    % 15*10ms = 150ms status  = 0; count   = 0; silence = 0; %计算过零率 tmp1  = enframe, FrameLen, FrameInc); tmp2  = enframe  , FrameLen, FrameInc); signs = 0.02; zcr   = sum; %计算短时能量 amp = sum, FrameLen, FrameInc)), 2); %调整能量门限 amp1 = min/4); amp2 = min/8); %开始端点检测 x1 = 0; x2 = 0; x3=0; x4=0; for n=1:length    goto = 0;    switch status    case {0,1}                   % 0 = 静音, 1 = 可能开始       if amp > amp1          % 确信进入语音段          x1 = max;          status  = 2;          silence = 0;          count   = count 1;       elseif amp > amp2 | ... % 可能处于语音段              zcr > zcr2          status = 1;          count  = count 1;       else                       % 静音状态          status  = 0;          count   = 0;       end    case 2,                       % 2 = 语音段       if amp > amp2 | ...     % 保持在语音段          zcr > zcr2          count = count 1;       else                       % 语音将结束          silence = silence 1;          if silence < maxsilence % 静音还不够长，尚未结束             count  = count 1;          elseif count < minlen   % 语音长度太短，认为是噪声             status  = 0;             silence = 0;             count   = 0;          else                    % 语音结束             status  = 3;          end       end    case 3,       break;    end end    count = count-silence/2; x2 = x1 count -1; subplot plot axis -1 1]) ylabel; line; line; subplot plot; axis 0 max]) ylabel; line,max], 'Color', 'red'); line,max], 'Color', 'red'); subplot plot; axis 0 max]) ylabel; line,max], 'Color', 'red'); line,max], 'Color', 'red'); 复制代码

数字信号处理——原理、实现及应用 高西全丁玉美等编著

VMD算法的原matlab原代码 在代码中本人添加了详细的注释，看源代码期间配合本人发表的博客会实现VMD的快速入门