Python科学计算——检包络与去包络

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。 Hilber
Python270
python 二维FFT

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
Python120
Python 数字信号处理程序实现求解

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
Python140
python 二维FFT

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
Python160
华擎主板扩频是什么意思

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
电脑教程500
计算机在灯光下会产生什么光

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
电脑教程360
Python实现信号的时域与频域之间的转换

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,
Python170
图像傅里叶变换的步骤是什么? java

图像傅里叶变换的步骤是什么? java

冈萨雷斯版&lt图像处理&gt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
Python150
求FFT的c语言程序

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。
Python110
Python科学计算——复杂信号FFT

Python科学计算——复杂信号FFT

FFT (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
Python680
Python实现信号的时域与频域之间的转换

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,
Python730
python 二维FFT

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
Python790
请解释一下语言学中的”频谱”

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
Python210