如何使用MATLAB进行变转速时域信号的转速提取和阶次分析。主要内容分为四个部分：首先是采集脉冲信号并将其转换为转速；其次是将变转速时域信号进行角域重采样；然后是对重采样后的角域信号进行包络谱分析，提取阶次结果；最后是以渥太华轴承数据集为例展示了整个过程的应用。文中提供了具体的MATLAB代码片段，确保每一步骤都能顺利实施。 适合人群：从事机械设备故障诊断、振动分析的研究人员和技术人员，以及对MATLAB编程有一定基础的学习者。 使用场景及目标：适用于需要分析旋转机械设备运行状态的场合，如工业设备的故障检测和预防性维护。通过对变转速时域信号的处理，能够有效识别潜在的问题，提高设备的可靠性和安全性。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带完整的代码实现，便于读者快速上手实践。同时，强调了每个步骤的重要性和注意事项，有助于加深对变转速信号处理的理解。

Matlab 时域信号频谱分析

针对信号的时域特征和频域特征提取，带测试数据，能够运行

MATLAB 数字信号处理GUI实现。包括一个界面GUI，里面涉及信号发生器，卷积，采样定理，滤波器，信号基本运算，时域频域关系等。 适合人群；MATLAB初学者，程序设计课程设计，学习参考，GUI框架搭建者 。

时域信号功率谱图

本资源含有matlab原始代码和注释讲解，将时域信号转化为频域信号，是频域分析里很重要的知识，同时含有汇报讲解的PPT，到手直接用。适合土木工程，电气，机械，通信等领域的学生或科研人员参考。有问题可以直接私信，有问必答

附上两个简单的函数，用于执行日常信号处理中的基本操作。 函数“dofft”采用时域信号和采样频率，并返回单边频谱的复矢量。 函数“doifft”采用单边谱（复数）并返回原始时域信号。 还附上一个例子供初学者使用。

基于 MATLAB 的时域信号采样及频谱分析

使用频谱门控降低python中的噪声 该算法基于的一种降噪效果（但并非完全再现）（） 该算法有两个输入： 包含音频剪辑的典型的噪声的噪声的音频剪辑（可选） 包含要删除的信号和噪声的信号音频片段 算法步骤 在噪声音频片段上计算FFT 统计信息是通过噪声的FFT计算得出的（频率） 基于噪声的统计信息（和算法的期望灵敏度）计算阈值 通过信号计算FFT 通过将信号FFT与阈值进行比较来确定掩码 使用滤镜在频率和时间上对蒙版进行平滑处理 掩码被叠加到信号的FFT中，并被反转 安装 pip install noisereduce noisereduce可以选择使用Tensorflow作为后端来加快FFT和高斯卷积。 它未在requirements.txt中列出，因为（1）它是可选的，并且（2）tensorflow-gpu和tensorflow（cpu）都与此软件包兼容。 该软件包需要所有

allan.m 计算时域信号的标准艾伦偏差 (ADEV)。 它专为频率数据的稳定性分析而设计，尽管该分析可以应用于其他类型的数据。 处理带有采样率或时间戳信息的分数频率或相位数据集。 注意：对于重叠和修改后的艾伦偏差分析，请参见文件 allan_modified.m（ID：#26637）和 allan_overlap.m（ID：#26441）。