正弦信号的matlab代码扎夫·Julia Julia中Zafar的音频功能，用于音频信号分析。 档案： ：具有音频功能的Julia模块。 ：Jupyter笔记本，并提供一些示例。 ：用于示例的音频文件。 也可以看看： ： Matlab中Zafar的音频功能，用于音频信号分析。 ： Python中Zafar的音频功能，用于音频信号分析。 zaf.py 该Julia模块实现了许多用于音频信号分析的功能。 只需将文件zaf.jl复制到您的工作目录中，运行include("./zaf.jl"); using .zaf include("./zaf.jl"); using .zaf ，就可以了。 确保已安装以下软件包（通过Pkg.add("name_of_the_package") ）： ：Julia包用于读取和写入WAV音频文件格式。 ：Julia绑定到库以进行快速傅里叶变换（FFT），以及对信号处理有用的功能。 ：在Julia中进行可视化的强大便捷功能。 职能： -计算短时傅立叶变换（STFT）。 -计算逆STFT。 -计算梅尔滤波器组。 -使用梅尔滤波器组计算梅尔频谱图。 -使用梅尔滤波

基于FPGA的DDS移相变频正弦信号发生器设计.pdf

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.

1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图 2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选 3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图

正弦信号的matlab代码傅立叶综合 傅里叶综合Matlab演示应用程序。 使用App Designer和Symbolic Math Toolbox构建。 由于符号数学工具箱中包含的代码/功能重新分配方面的限制，因此无法实时进行系数计算。 解决这些限制会导致使用预先计算的傅立叶系数。 因此，我们需要预先计算系数（请参见下面的步骤）。 由于这更多是一种教学工具，因此限制不是交易破坏因素。 但是您应该意识到这一点。 我们正在做信号（和系统），这就是为什么没有单元（至少在y轴上）的原因。 想象一下，这是一些已归一化为最大幅度为“ 1”的电压。 如何准备傅立叶系数/函数 设置Matlab进行傅立叶系数的符号计算： syms x k L n evalin(symengine,'assume(k,Type::Integer)'); 定义要近似的函数： % Triangular Puse Train f= triangularPulse(-1,1,1,x) + triangularPulse(-1,1,1,x-2) + triangularPulse(-1,1,1,x-4) + triangular

这是在altera公司出的DE2开发版上做的一个正弦信号发生器的实验指导书，可以帮助学习sopc，嵌入式技术。

多路正弦信号叠加并生成wav文件工具，可以设置：采样频率,正弦波形的数量（最多10路），可生成DTMF，近似三角波，近似方波等复杂波形,每路波形的频率、幅度。声道数（1,2）,文件的时长（秒）,是否添加1bit随机噪声。详细说明见：https://blog.csdn.net/mubo814/article/details/102791097

正弦信号的matlab代码SiTraNo（正+瞬态+噪声） 一个MATLAB应用程序，用于音频信号的音调-瞬态噪声分解。 使用Matlab 2020b中的App Designer开发。 L. Fierro和V.Välimäki。 “ SiTraNo：用于音频信号的音调-瞬态噪声分解的MATLAB应用程序” 。 提交给2021年在奥地利维也纳举行的数字音频效果（DAFx）会议。 抽象的 将声音分解为音调，瞬态和噪声成分是一个活跃的研究主题，也是音频处理中广泛使用的工具。 近年来，已经提出了多种解决方案，使用时频表示来识别声音声谱图中的水平和垂直结构或方向和各向异性。 这就是SiTraNo：一个易于使用的MATLAB应用程序，带有用于音频分解的图形用户界面，可分别进行可视化和音调，瞬态和噪声类别的访问。 该应用程序允许用户在生成所需的输出文件之前，在不同的众所周知的分离方法之间进行选择，以分析输入的声音文件，即时控制和重新混合其频谱分量以及直观地检查分解的质量。 SiTraNo中很容易看到常见工件的可视化，例如小鸟和遗落物。 此应用程序希望通过观察每个频谱分量对原始声音的变化影响，并通过相

利用labview进行正弦信号收发，在实际使用过程中，使用N210作为硬件平台，利用Labview2018软件作为IDE工具，分别调用正弦信号收发，实现信号在实际无线环境中传输

研究了电子侦察信号处理中正弦信号幅度盲估计问题。提出了一种基于相关累加及线性回归的正弦信号幅度盲估计算法。先对接收到的信号进行频率估计，建立参考信号，将接收信号与参考信号相关后变换到基带并作累加，后将相关累加曲线进行最小二乘线性回归，以回归得到的直线斜率值作为信号幅度的估计值。仿真结果表明，当信噪比大于[-3 dB]时，方法的估计均方根误差小于1.1倍克拉美罗限，可在低信噪比条件下，实现正弦信号幅度的盲估计。