极域电子教室2019 OEM版：一款多媒体教学网络软件，是网络教学平台，教师在使用的过程中可以更好的控制学生，然而学生也可以更加清楚的明白老师的讲解,实现教师对学生机进行广播、监控、屏幕录制、屏幕回放、语音教学等操作可以更好的让老师帮助学生学习。

提出一种基于SVM的宽带测向新方法，利用频域相关技术提取宽带范围内感兴趣的信号的相位差，利用此相位差作为支持向量机的输入特征训练DOA（Direction Of Arrival）估计模型，对宽带范围内的多个窄带或宽带信号进行测向。训练后的模型针对的是一个较宽的频段范围，有效避免了其他算法要针对不同频率频繁调整模型的问题，大大降低了计算量。实验结果也验证了该方法具有较高的测向精度和较快的测向速度。

Signal Vision 是一款用户友好的时域、频域和时频域信号分析应用程序。 分析包括信号的示波图、相关图、频谱和频谱图可视化以及一些信号统计信息，包括但不限于：信号的正负峰值、平均值、平均校正和均方根值，以及信息分析的时间和频率分辨率（如适用）。 给出了一些示例文件（.dat、.txt、.wav）以阐明应用程序的用法：“ECG.txt”可以在时域中进行分析（例如用于诊断目的）； “BuriedSignal.dat”可以通过相关性或/和在频域中进行分析（例如用于掩埋正弦波分量检测），而“Glock18.wav”可以通过相关性进行分析（例如用于射速测量）。 该代码基于以下描述的理论： [1] D. Manolakis, V. Ingle。 应用数字信号处理。 剑桥，剑桥大学出版社，2011 年。 [2] T. Dutoit, F. Marquґes。 应用信号处理：基于 MATL

针对目前比较流行的变论域模糊控制算法，提出了一种在Matlab／simulink环境下的实现方法。通过使 用S函数，扩展了simulink的仿真功能。并给出一个非最小相位系统的仿真实例。结果表明，由S-函数构成的 变论域模糊控制器取得较好的控制性能.

FDA：用于语义分割的傅里叶域自适应。 这是2020年CVPR发布的论文的Pytorch实施。 使用傅里叶变换，可以通过样式转换轻松调整域。 FDA不需要深入的网络来进行样式转换，也不需要任何对抗培训。下面是建议的傅里叶域自适应方法的示意图： 步骤1：将FFT应用于源图像和目标图像。 步骤2：将源幅度的低频部分替换为目标幅度的低频部分。 步骤3：将逆FFT应用于修改后的源频谱。 用法 FDA演示 python3 FDA_demo.py FDA用于域适应的一个例子。 （来源：GTA5，目标：CityScapes，β为0.01） 使用FDA的Sim2Real Adaptation（单个beta） python3 train.py --snapshot-dir ='.. / checkpoints / FDA'--init-weights ='.. / checkpoints / FDA /

NULL 博文链接：https://weistar.iteye.com/blog/1845314

从物理意义和数学假设两方面对现有的2种基于时域仿真的戴维南等值参数跟踪算法进行了详细的分析，揭示了两者共同的本质和算法实现上的差异。针对系统中所有负荷节点的处理方式，对现有2种算法进行了修正，使两者在物理本质、数学前提和计算结果三方面实现了统一。在统一现有算法的基础上，为了尽量减小“两状态法”可能带来的误差，以原算法的前提假设为出发点，对不同类型的发电机节点和负荷节点分别按照不同的方式进行处理，提出了改进的戴维南等值参数时域仿真跟踪算法。以等阻抗模判据为依据，通过稳态和暂态实例验证了改进算法能够更加准确地判断电力系统的电压稳定性。

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大气湍流会导致大气激光通信链路误码率性能的恶化，提出了一种频域反卷积方法抑制大气激光通信系统中的乘性噪声。该方法有效地把反卷积技术与大气激光通信相结合，算法中加入快速傅里叶变换(FFT)模块，将信号转换到频域进行反卷积滤波，降低了算法复杂度。利用大气激光通信实测系统在雨天天气下进行实验验证，对比反卷积前后调制信号的星座图并分析系统误码率。实验结果表明，频域反卷积能够降低大气激光通信系统的误码率，是一种抑制大气信道乘性噪声的有效方法。

MATLAB教学视频：傅里叶变换的频域滤波详解