本篇介绍了以STM32F103单片机为核心的频谱分析和波形识别系统，并对其硬件组成和软件设计做了详细讲解。该系统通过STM32F103ZET6主控芯片进行ADC采样，再使用DSP库提供的FFT函数对采集到的信号进行处理，最后将输入信号的频谱图显示在TFTLCD液晶屏上，同时显示波形相关参数以及波形种类

FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波形识别19.7.10FFT分析 波

stm32通过FFT进行波形识别

实现语音识别波形，通过录一段语音，用matlab识别波形并对语音信号进行处理

stm32通过RMS进行波形识别

2021年全国电子设计竞赛J题

实现语音识别波形，通过录一段语音，用matlab识别波形并对语音信号进行处理

雷达干扰matlab代码LPI-雷达-波形识别 在过去十年中广泛出现的汽车雷达面临着各种干扰攻击。 利用低截获概率 (LPI) 雷达波形作为基本解决方案之一，需要在截获接收器上使用准确的波形识别器。 已经研究了许多用于 LPI 雷达波形识别的传统方法，但它们在信道条件恶化的情况下性能不足。 通过利用深度学习 (DL) 来捕获固有的无线电特性，我们开发了卷积神经网络 (CNN)，即 LPI-Net，用于自动雷达波形识别。 特别是，首先使用 Choi-Williams 分布通过时频分析来分析雷达信号。 随后，主要由三个复杂模块组成的 LPI-Net 被构建来学习时频图像的表征特征，其中每个模块都用前面的地图集合构建以获得特征多样性和跳跃连接以保持信息身份. 与源代码相关的研究论文现已发表在 . T. Huynh-The, V. -S. 多安，C.-H。 华，Q. -V。 范，T. -V。 Nguyen 和 D. -S. Kim，“使用 CWD-TFA 进行深度卷积网络的准确 LPI 雷达波形识别”，IEEE 无线通信快报，doi：10.1109/LWC.2021.3075880。 该存储库

两个文件夹，第一个是基础版本，第二个可以触屏改变采样频率，进而优化频率分辨率，使频谱分析更精确。

对ADC采集到的数据进行分析，识别波形（正弦波，方波，三角波），通过串口发送识别结果，结构优化的还不太好（就是个种方法堆在一起），个人认为程序思路比较简单。 注意！！！！！！这个方法已经被淘汰了，这种波形识别方法实在是不靠谱，我新上传了一个FFT的波形识别，比这个好多了，这个大家免费下载吧