Python科学计算——检包络与去包络检波 (detection):广义的检波通常称为 解调 ,是调制的逆过程,即从已调波提取调制信号的过程。狭义的检波是指从调幅波的包络提取调制信号的过程,这种检波方法也被称为 包络检波 。 希尔伯特变换 可以用作包络检波。 Hilber2023-02-24Python270
python 二维FFT二维FFT常用在图像处理上,首先要能理解二维FFT的意义,否则很难明白它到底是怎么工作的。 第一列是原图和对应的频率信息,第二列是去除低频部分后,FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。 从第二列可以看2023-02-23Python120
r语言中,求自相关系数cov cov(x, y = NULL, use = "everything", method = c("pearson", "kendall", "specov用来算列于列之间的协方差 cor求的是列于列之间的相关系数内部参数两者是一致的x就是你要计算的矩阵 method是你要计算的方法 这里给出的分别是 皮尔森肯德尔,斯皮尔曼三种 任选一个就行关于谱能量,有这样一种解释,你可以试着去算一算2023-02-23Python260
Python 数字信号处理程序实现求解数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列,通过计算机或通用(专用)信号处理设备,用数值计算方法进行各种处理,达到提取有用信息便于应用的目的。例如:滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。一般地讲,数字信号处理涉及三个步骤2023-02-23Python140
python 二维FFT二维FFT常用在图像处理上,首先要能理解二维FFT的意义,否则很难明白它到底是怎么工作的。 第一列是原图和对应的频率信息,第二列是去除低频部分后,FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。 从第二列可以看2023-02-23Python160
【小项目-1】用Python进行人声伴奏分离和音乐特征提取比如采样率为22050,音频文件有36s,那么x为长度为22050*36=793800的float。 用到了python库Spleeter抽象地了解下原理吧 参考文章是这篇:Spleeter: a fast and ef2023-02-23Python140
华擎主板扩频是什么意思扩展频谱即Spread Spectrum技术是一种常用的无线通讯技术,简称展频技术。禁用所有的扩频可以减少电磁干扰 ,一般情况下定义 为auto,当主板上的时钟发生器工作时,脉冲的峰值会产生电磁干扰(EMI),展频技术可以降低脉冲发生器所产2023-02-22电脑教程500
计算机在灯光下会产生什么光紫外线光。计算机显示器在灯光下可能有微量的紫外线光,不过不足为虑。紫外线是电磁波谱中频率为750THz-30PHz,对应真空中波长为400nm-10nm辐射的总称,不能引起人们的视觉。它是频率比蓝紫光高的不可见光。如果是全频谱的可见光,那就2023-02-22电脑教程360
Python实现信号的时域与频域之间的转换用FFT(快速傅里叶变换)可以将时域的数字信号转换为频域信号,转换为频域信号之后就可以分析出信号的频率成分,最后还可以将处理完毕的频域信号通过IFFT(逆变换)转换为时域信号。 这里使用Scipy模块中的fft实现时域信号的FFT变换,2023-02-22Python170
图像傅里叶变换的步骤是什么? java冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分2023-02-22Python150
在R语言中什么命令可以与Matlab中的subplot类似函数如果用build-in function里的plot,没有完全一致的subplot函数做对应,但是思路跟matlab是一样的:就是将画布分为你需要subplot的数量,举例如下:attach(iris)par(mfrow=c(1,2)) 2023-02-21Python110
求FFT的c语言程序快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊此FFT 是用VC6.0编写,由FFT.CPP;STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成,编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。2023-02-21Python110
如何用python实现音乐的频谱显示用pymedia可以很容易的实现:import pymedia.audio.acodec as acodecsName='YOUR FILENAME'dec= acodec.Decoder( str.split( sNa2023-02-20Python200
Python科学计算——复杂信号FFTFFT (Fast Fourier Transform, 快速傅里叶变换) 是离散傅里叶变换的快速算法,也是数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。用快速傅里叶变换能将时域的数字信号转换为频域信号,转换为频域信号后我们可以很方便地分析出信号2023-02-19Python680
Python实现信号的时域与频域之间的转换用FFT(快速傅里叶变换)可以将时域的数字信号转换为频域信号,转换为频域信号之后就可以分析出信号的频率成分,最后还可以将处理完毕的频域信号通过IFFT(逆变换)转换为时域信号。 这里使用Scipy模块中的fft实现时域信号的FFT变换,2023-02-18Python730
python 二维FFT二维FFT常用在图像处理上,首先要能理解二维FFT的意义,否则很难明白它到底是怎么工作的。 第一列是原图和对应的频率信息,第二列是去除低频部分后,FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。 从第二列可以看2023-02-18Python790
请解释一下语言学中的”频谱”语言是由语音(包括元音和辅音)按一定规则编排组合而成.在声学上来看,不同的语音特征,体现在它们具有不同的时间—频率特性上.1。语言频谱和动态范围人们日常谈话辐射的声功率平均约为10mW,耳语时最低声功率只有0.001mW;有训练的歌唱家最高2023-02-16Python210