You can also use scipy.signal.welch to estimate the power spectral density using Welch’s method. Here is an comparison between np.fft.fft and scipy.signal.welch: from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fs = 10e3 N…

对于一个特定的信号来说,有时域与频域两个表达形式,时域表现的是信号随时间的变化,频域表现的是信号在不同频率上的分量.在信号处理中,通常会对信号进行傅里叶变换得到该信号的频域表示,从而得到信号在频域上的特性,进而可以对该信号进行频域上的处理.不过对于随机过程这种不确定的信号是无法直接进行傅里叶转换的,那么是否就意味着我们无法知晓随机过程的频域特性呢? 对于随机过程,我们也是有办法得到其频域特性的,其频域特性可以用PSD来表达.我们下面将讨论WSS Process的PSD是如何表达出其频域特性的.…

power函数 from math import pow def power(x, y): if y == 0: return 1 tot = 1 for i in range(y): tot *= x return tot if __name__ == '__main__': for x in range(5): for y in range(5): print('Pow(x, y):\t', x, y, int(pow(x, y))) print('Power(x, y):\t', x, y…

Python是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言,也是一种功能强大且完善的通用型语言,已经有十多年的发展历史,成熟且稳定.Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用. Python语言有非常简捷.清晰的语法特点,适合完成各种高层任务,可以在所有操作系统中运行.目前,基于这种语言的相关技术正在飞速的发展,用户数量急剧扩大,相关的资源非常多. Python的创始人为Guido van Rossum.1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣…

倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列.从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数,可以用于基音追踪(pitch tracking),然而,从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别(现在已经被MFCCs所替代). One of the benefits of cepstrum and LPCCs over e.g. LPCs is that you can do cepstral mean…

  功率谱密度(PSD)的国际单位 功率谱密度(PSD),单位为:unit^2/Hz代表单位频率上信号的能量,所以是密度谱,幅值代表频段内的有效值平方. 如果是加速度功率谱密度,加速度的单位是m/s^2,那么,加速度功率谱密度的单位就是(m/s^2)^2/Hz,而Hz的单位是1/s,经过换算得到加速度功率谱密度的单位是m^2/s^3. 同理,如果是位移功率谱密度,它的单位就是m^2*s,如果是弯矩功率谱密度,单位就是(N*m)^2*s位移功率谱——m^2*s速度功率谱——m^2/s加速度功率谱—…

pylab的目的 Pylab combines the functionality of pyplot with the capabilities of NumPy in a single namespace, and therefore you do not need to import NumPy separately. Furthermore, if you import pylab, pyplot, and NumPy functions can be called directly w…

本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下. 白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高).白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或…

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究…

论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分.在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传递函数广义旁瓣消除器(TF-GSC)在定向噪声场中显示出令人印象深刻的降噪能力,同时仍保持低语音失真.但是,在扩散噪声场中,可获得的降噪效果不明显.当噪声信号不稳定时,性能甚至会进一步下降. 在本文中…

对于多窗口谱估计的理解 目录 对于多窗口谱估计的理解 0. 缘起 1. PMTM 含义 2. 与我们常用的周期谱估计的区别 3. 计算过程 5. 多窗/单窗谱估计结果对比 6. 程序如何生成多窗 - 以sin为例 6.1 生成正交窗的公式代码 6.2 计算是否符合正交 7. Reference 0. 缘起 在语音增强通过改进的谱减法进行谱估计时,使用多窗谱估计法要优于我们一般遇到的周期法谱估计,中文相关的资料不多,这里分享一下我学习理解到的内容. 1. PMTM 含义 P: PSD (Power…

论文地址:基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪 引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Zobel P, et al. Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.13067, 2020. 摘要 基于深度学习的降噪算法已经证明了它们的成功,尤其是对非平…

Chapter 5 Image Restoration and Reconstruction 图像复原与重建 5.1 A Model of the Image Defradation/Restoration Process 图像退化/复原过程的模型 As Fig.5.1 shows,the degradation process is modeled as a degradation function (退化函数) with an additive noise term (加性噪声) ,oper…

下面的示例说明了如何使用 FFT 函数进行频谱分析.FFT 的一个常用场景是确定一个时域噪声信号的频率分量. 首先创建一些数据.假设是以 1000 Hz 的频率对数据进行的采样.首先为数据构造一条时间轴,时间范围从 t = 0 至 t = 0.25,步长为 1 毫秒.然后,创建一个包含 50 Hz 和 120 Hz 频率的正弦波信号 x. t = 0:.001:.25; x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); 添加一些标准差为 2 的随机噪声以产生噪声信号 y…

Weather Recognition plays an important role in our daily lives and many computer vision applications. However, recognizing the weather conditions from a single image remains challenging and has not been studied thoroughly. Generally, most previous wo…

连接地址 matplotlib.mlab¶ 与 MATLAB兼容的函数 MATLAB compatible functions¶ cohere() Coherence (normalized cross spectral density) csd() Cross spectral density using Welch's average periodogram detrend() Remove the mean or best fit line from an array find() Ret…

Colored and White Process White Process White Process,又称为White Noise(白噪声),其中white来源于白光,寓意着PSD的平坦分布,white noise指的就是在PSD上具有平坦分布(常数)的随机过程.PSD是auto-correlation的傅里叶变换,PSD上为常数意味着auto-correlation是一个位于零点上的脉冲函数. 回顾auto-correlation的定义: $R_{xx}(\tau) = E\Big\{x…

整理自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dwfw.html 今天偶人发现原来matlab自带了短时傅里叶变换的分析函数,老版本的matlab是specgram函数,新的改成了spectrogram函数,虽然一说到时频分析,都会说到小波分析,小波分析要比短时傅里叶要好云云,但在分析信号的瞬时频谱时,短时傅里叶还是有它的用武之地的.前一阵也看了一些有关小波分析的matlab实现,发现帮助中使用小波也多是除噪.压缩,都说小波是时频显微镜,它的用武之…

Transmit Rated Emission (FCC) AC power conducted emission.-FCC 15.207 Minimum 6 dB bandwidth. -500kHz Minimum -(FCC 15.247(a).2) Power spectral density. 8dBm/3kHz Maximum (FCC 15.247(d))RF power output. 30dBm Maximum at Antenna Output with 6dBi anten…

数学定义 http://en.wikipedia.org/wiki/Complex_normal_distribution 通信中的定义 在通信里,复基带等效系统的噪声是复高斯噪声,其分布就是circularly symmetric complex Gaussian.你可以理解为我们通常意义的噪声,因为不是circularly symmetric的高斯噪声我们在通信里从来不用考虑. 下面是产生m行n列的 CN(0, sigma^2)噪声(randn(m,n)+1i*randn(m,n))*sig…

NB-IoT技术中出现以来就以其强大的覆盖能力和通信距离长而受到广大使用者的欢迎,那么NB-IoT覆盖能力究竟是有多大,其覆盖能力应该怎么来衡量? 强大的覆盖能力是NB-IoT技术的最大特点之一,不仅可以满足农村这样的广覆盖需求,对于厂区.地下车库.井盖这类对深度覆盖有要求的应用同样适用.以井盖监测为例,过去GPRS的方式需要伸出一根天线,车辆来往极易损坏,而NB-IoT只要部署得当,就可以很好的解决这一难题.这主要就是得益于NB-IoT的强覆盖能力. 1.衡量标准 为了衡量NB-IoT的覆盖能…

NB-IoT技术自出现以来就以其强大的覆盖范围和通讯距离长而受到广泛的欢迎,发展到现在已经成为万物互联网络中的一个重要分支.那么NB-IoT覆盖范围到底有多大,是怎么来衡量其覆盖能力? 强大的覆盖范围是NB-IoT技术的最大特点之一,不仅可以满足农村这样的广覆盖需求,对于厂区.地下车库.井盖这类对深度覆盖有要求的应用同样适用.以井盖监测为例,过去GPRS的方式需要伸出一根天线,车辆来往极易损坏,而NB-IoT只要部署得当,就可以很好的解决这一难题.这主要得益于NB-IoT的强覆盖能力. 1.衡量…

论文作者:Xiang Hao, Xiangdong Su, Radu Horaud, and Xiaofei Li 翻译作者:凌逆战 论文地址:Fullsubnet:实时单通道语音增强的全频带和子频带融合模型 代码:https://github.com/haoxiangsnr/FullSubNet 摘要 本文提出了一种用于单通道实时语音增强的全频带和子频带融合模型FullSubNet.全频带和子频带是指分别输入全频带和子频带噪声频谱特征,输出全频带和子频带语音目标的模型.子带模型独立处理每个频率…

前言 本期先从物理层"PMA测试"开始,下图1为"PMA测试"的测试结果汇总图.其中,为了验证以太网通信对线缆的敏感度,特选取两组不同特性线缆进行测试对比,果然如意料中那般,确实有"中招"的. 物理层PMA测试-设备环境组成 CANoe+VN接口卡+ VT板卡+程控电源• 实物如下图2• CANoe+VN接口卡的作用:DUT测试相关的状态设置和读取• VT板卡的作用:DUT供电控制及提供唤醒源• 程控电源的作用:DUT供电 示波器+信号发生器+测…

论文地址:MetricGAN+:用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码:https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式:Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:2104.03538, 2021. 摘要 用于训练语音增强模型的代价函数…

论文地址:单耳语音增强的时频注意 引用格式:Zhang Q, Song Q, Ni Z, et al. Time-Frequency Attention for Monaural Speech Enhancement[C]//ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2022: 7852-7856. 摘要 大多数语音增强研究通常…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 二进制 位运算 判断是不是最大2的幂的因数 判断因子是不是只有2 日期 [LeetCode] 题目地址:https://leetcode.com/problems/power-of-two/ Total Accepted: 71172 Total Submissions: 194399 Difficulty: Easy 题目描述 Given an i…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 字典统计每位数字出现的次数 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/reordered-power-of-2/description/ 题目描述 Starting with a positive integer N, we reorder the digits in any order (including the…

题目: Given an integer, write a function to determine if it is a power of two. class Solution(object): def isPowerOfTwo(self, n): # """ :type n: int :rtype: bool """ 方法:分析2的幂次方的特点,发现2的任意次方的数,化成二进制时只有首位为1其余位为0,因此我的解决方法如下: class…

题目描述: Given an integer (signed 32 bits), write a function to check whether it is a power of 4. Example:Given num = 16, return true. Given num = 5, return false. 解题思路: 位操作. 首先判断是不是只有一位数字为1,其余为0 然后判断为1的位置是不是奇数位 代码如下: class Solution(object): def isPower…