研究了任意点正弦波信号频率估计的快速算法，先对截短信号序列（2的整数次幂长度）用M-Rife算法进行频率初估计并得到结果f，以此作为中心频率，选取f+1/2Lfx，-1/2Lfx两个频率对信号作L点DFT，然后对这两条谱线作频率插值（即Rife算法）得到频率的精确估计。仿真结果表明本算法性能稳定，略优于M-Rife算法，接近克拉美-罗限（CRLB）。该算法便于在DSP，FPGA等器件上实现快速频率估计。

stm32f4单片机上用FFT测量信号频率、幅值等

对噪声背景中插值FFT 方法估计正弦信号频率的精度进行了研究，导出了不加窗和加Hanning 窗时频 率估计均方根误差与信噪比及FFT 长度的关系式；分析了不加窗情况下当信号频率接近FFT 频率分辨率!f 的整数倍 时，由于插值的方向错误对频率估计精度的影响；指出了不加窗时该方法在噪声背景中的频率估计误差远远大于文 ［2］中用一个特定的纯测试信号得到的结果；讨论了加窗对频率估计误差的影响. 最后给出了Monte CarIo 模拟实验与 理论分析的对比结果.

代码基于stm32，简洁实用，可作为课设、毕设的参考，也可作为商用项目开发参考。

在时域下为了计算信号的脉冲个数，或者是信号的频率，我们可以通过设定一个阈值，通过比较得到符合条件的点并计数。

基于变步长LMS自适应陷波算法的电气信号频率测量基于变步长LMS自适应陷波算法的电气信号频率测量基于变步长LMS自适应陷波算法的电气信号频率测量

1、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响较大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说

基于MUSIC的含噪声信号频率估计，频率估计不仅在理论上，而且在实际应中，都有非常重要的研究价值。本文采用空间谱估计的典型代表MUSIC算法，对含高 斯白噪声的信号进行频率估计，同时也通过MATLAB软件对其进行了仿真。仿真结果表明对单、多个含噪声的正弦信号而言，MusIc算法有良好的频率特性，并能达到预期效果。

本文对信号重采样技术进行了介绍，其中包括重采样对信号的影响的理论分析，以及常用的多相表示法重采样技术。然后针对心电信号的仿真分析说明该重采样信号的有效性

添加一个二阶滤波器，我们可以绘制由于故障或干扰引起的频率变化。