正弦波包络伏安法--一种应用于电子舌检测的新型伏安法,田师一,肖箫,本文以伏安型电子舌为基础,利用单一正弦波信号容易处理的特点,并且结合快速傅立叶变换的方法,构建了一种在电子舌上应用的新型
2024-03-01 22:48:28 1.2MB 首发论文
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labview串口数据采集、波形文件存储和缓冲存放
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2022-06-08 22:04:49 919KB 文档资料
西电数据挖掘作业_KMEAN_WAVEFORM数据处理
2022-05-16 21:08:42 536KB 西电数据挖掘作业_KMEAN_W
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示波器波形捕获查看器 wavebin读取由安捷伦,Keysight和Rigol示波器生成的二进制捕获文件,并在交互式图中绘制波形。 可以检查,,,波形并将其导出到或。 Wavebin已使用 , 和捕获文件进行了测试。 如果您可以从其他安捷伦,是德科技或Rigol示波器访问波形文件,请通过“将其提交以进行测试。 入门 wavebin可通过Python软件包索引(PyPI)获得,并使用pip安装。 > pip3 install wavebin 是德示波器将捕获文件保存到外部USB Mass Storage设备中,以便轻松传输到PC。 这些文件使用.bin扩展名。 要在wavebin中打开捕获文件,请运行以下命令来启动应用程序: > python3 -m wavebin 接下来,单击文件→打开,然后导航到.bin文件。 或者,当使用-i参数运行wavebin时,可以指定捕获文件路径。
2022-04-22 17:00:30 6.21MB qt numpy pyqt5 waveform
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6声道wav文件播放的C++代码,分别使用了Waveform Audio APIs, Core Audio APIs, DirectSound, XAudio2实现。 wav文件是用matlab生成的,如果你有一个六声道音箱,你会同时听到六首不同的歌
2022-01-17 16:10:52 18.79MB XAudio2 DirectSound Waveform Wave
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波网 实现,用于音频源分离。 对于(改进的)Pytorch版本,请单击。 对于Tensorflow 2 / Keras中的第三方实施(不是我本人),请单击。 听的例子 听人声的分离结果和多仪器分离结果 什么是Wave-U-Net? Wave-U-Net是一种适用于音频源分离任务的卷积神经网络,直接在原始音频波形上工作,中。 Wave-U-Net是U-Net架构对一维时域的一种改编,可以执行端到端音频源分离。 通过一系列涉及一维卷积的下采样和上采样块以及下采样/上采样过程,可以在抽象和时间分辨率的多个尺度/级别上计算特征,并进行组合以进行预测。 有关网络体系结构的摘要,请参见下图。 参加SiSec分离竞赛 Wave-U-Net还以提交和的参加了,并取得了良好的性能,特别是考虑到我们使用的数据集与许多其他提交相比所使用的有限数据集,尽管端到端数据处理更为耗时(我们还必须从数据中学习频
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介绍wgl格式的文档,如何编写测试程序。 wgl(waveform generation language)
2021-12-06 10:09:36 1.23MB WGL(waveform generation language)
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基于UCI数据集Waveform的kmeans聚类,python语言实现,其中包括无噪声聚类和利用PAM产生20%高斯噪声的聚类。
2021-11-30 17:13:56 670KB Kmeans python Waveform kmeansuci