1.声音的三个主要的主观属性(即音量.音调.音色).音色(Timbre)是指不同的声音的频率表现在波形方面总是有与众不同的特性,音色的不同取决于不同的泛音.频率的高低决定声音的音调,振幅的大小决定声音的响度,音色区分不同的发声材料物体. 2.Chirp信号:线性调频信号,是指频率随时间而线性改变(增加或减少)的信号.线性调频的瞬时频率f(t)呈线性变化:f(t)=f0+kt,其中f0表示时间等于零时的频率,k表示频率改变的速率,当k>0时,频率递增,k<0则递减.主要应用:常见的包括声纳.雷达…

转自:http://emuch.net/t.php?tid=6226942 前段时间比较幸运地中了一篇spl,把自己浅薄的经验写出来,直接从自己博客上转过来,分享给大家,望抛砖引玉吧~~~ 从投稿到录用经过近三个月最终论文成功接收,博士期间第一篇SCI,前面的辛苦与努力总算得到回报. 认真总结,希望对有心投此期刊的童鞋有所帮助,也当做自己的经验,以后备用. 期刊整体情况IEEE signal processing letters (以下简称SPL)在信号处理领域影响力还是很不错的,与IEEE T…

诚心给大家推荐一本讲信号处理的好书<Digital Signal Processing - A Practical Guide for Engineers and Scientists>[美]Steven W.Smith,中文版叫<实用数字信号处理-从原理到应用>张瑞峰译,人民邮电出版社. 这本书最大的特点是"多图多字少公式",把数字信号处理(主要是滤波器)的原理和特性讲得很透彻很生动,平实易懂,很少推公式,插图和代码占了这本书的一半.真心想弄懂信号滤波器(包括…

感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的了解,作为一个刚上研的博士生,深感得对图神经网络进行一个系统的学习. 本篇论文得感谢论文 David I Shuman 作者及博主:纯牛奶爱酸牛奶 Paper Information Authors:D. Shuman, S. Narang, P. Frossard, Antonio Ortega,…

A New Method for Mutual Coupling Correction of Array Output Signal 一种阵列输出信号互耦校正的新方法 Research of Robust Auto-Associative Neural Network and its application for Gas Turbine Blade Fault Diagnosis鲁棒性自适应神经网络和它在瓦斯涡轮浆片错误诊断中的应用的研究 Study of the ultrasonic thr…

PDF版资料下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1hrKntkw 密码:f2y9…

作者:桂. 时间:2017-05-24  08:44:53 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 这一章主要是数字信号处理的知识点,之前有总结过一些,感兴趣可以点击链接看一看. 1.傅里叶变换(FT-DTFT-DFT) 2.信号常用频域变换 3.几种常见卷积实现的对比 4.短时傅里叶变换(STFT)以及语谱图 5.short-time synthesis of speech,讲的是语音经过STFT等操作之后,…

Maybe you were asking if there is some kind of design tool allowing to convert an IIR filter into an FIR filter automatically. There is no such a program. IIRs and FIRs have fundamentally different characteristics. If you are just interested in desig…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…