一.系统结构 1．基本要求 (1)话音/功率放大器增益均可调: (2)带通滤波器:通带为300Hz-3.4kHz : (3)ADC:采样频率f s＝8kHz,字长不小于8位: (4)语音存储时间≥10秒: (5)DAC:变换频率f c＝8kHz,字长不小于8位: (6)回放语音质量良好. 2．发挥部分 在保证语音质量的前提下: (1)减少系统噪声电平,增加自动音量控制功能: (2)语音存储时间增加至20秒以上: (3)提高存储器的利用率(在原有存储容量不变的前提下,提高语音存储时间): (4)把

FFT之后得到的是什么数 FFT之后得到的那一串复数是波形对应频率下的幅度特征,注意这个是幅度特征不是复制,下面要讲两个问题:1.如何获取频率,2.如何获取幅值 获取频率 FFT变换如何获取频率?傅里叶变换并没对频率进行任何计算,频率只与采样率和进行傅里叶变换的点数相关,注意这里是进行傅里叶变换的点数而不一定是信号的长度. FFT变换完第一个数时0Hz频率,0Hz就是没有波动,没有波动有个专业一点的说法,叫直流分量. 后面第二个复数对应的频率是0Hz+频谱分辨率,每隔一个加一次,频谱分辨率Δf计

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调(二) 主要关于调相方面 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加10kHz 相位每次增加 PI/2 幅值每次增加两倍 ROM的深度为1024.宽度为8 二.文章内容: 完成调相模块并验证功能 完成调幅模块 按结构图来连接各个模块并仿真验证 1.调相 从图像上来理解调整相位就是原函数在X轴上进行水平移动. 在本项目中函数的波形图按照顺序存在ROM中,我们只要按照比例调整读取ROM的地址,即可调相. 前文中我们使用

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加1kHz. 相位每次增加 2*PI/256 幅值每次增加两倍 二.文章内容: DDS的核心原理. 分别使用两种方式完成频率可调(a.b),并且进行对比(c),最后对b进行优化(d). 完成赋值.频率.相位可调的正弦波形发生器.(文章二) 1.DDS核心原理: 读取ROM中存储的波形数据获得一个基础波形(基频),之后不断进行循环读取. 幅值--ROM中取得数据使用乘法进行放

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

layout: post tags: [STM32] comments: true 文章目录 @[toc] 什么是正交解码? 编码器接口模式 标准库接口 TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_ICInitTypeDef 寄存器接口 检测方法 标准库配置 关于计数器溢出的情况 总结 什么是正交解码? 对于常用增量式编码器,光学编码器,采用带槽圆盘,一侧是发射光线的发射端,而光电晶体管在相对的一侧.当圆盘转动时,光程被阻断,得到的脉冲指示轴的转动和方向.通常的说法是1000线的编码

1. 对于直接给出频响函数的情况 这里以滑动平均的频响函数作为例子,滑动窗口为[0, 4]. 上式中M2=4. >> w=0:0.001:2*pi; >> h1=1-exp(-j*w*5); >> h2=1-exp(-j*w); >> h=0.2*h1./h2;                % 注意这里是点除 >> plot(w/pi,abs(h));            % 横轴以pi为单位 >> plot(w/pi,angle

做个备份,对 numpy 不熟,每次都找函数找半天. 代码里分几块: 1. 从 argc[1] 的文档中读取数据,并转化为 float.文档中有 2001 行,第一行为头,后面 2000 个是采样数据加换行. 2. wd[] 是我这里用的窗函数.是我们某产品里用的窗,参考下面一行 c: r[p]=s[p] *(*PI*p/len)+*PI*p/len)-*PI*p/len));//FDMS_1 Window 3. 使用 numpy 进行 fft. 4. 找出最大和次最大,然后估算真实最大. 5.

  public static ulong GetMotorolaSignalValue(byte[] data, int startBit, int bitLength) { ; , j =; i >= ; i--, j++) { canSignalValue += (); } ; ; + - y; - z; canSignalValue >>= rightMoveCount; - bitLength; } public static ulong GetIntelSignalValue

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

采集时间 采集时间是从释放保持状态(由采样-保持输入电路执行)到采样电容电压稳定至新输入值的1 LSB范围之内所需要的时间.采集时间(Tacq)的公式如下: 混叠 根据采样定理,超过奈奎斯特频率的输入信号频率为“混叠”频率.也就是说,这些频率被“折叠”或复制到奈奎斯特频率附近的其它频谱位置.为防止混叠,必须对所有有害信号进行足够的衰减,使得ADC不对其进行数字化.欠采样时,混叠可作为一种有利条件. 孔径延迟 ADC中的孔径延迟(tAD)是从时钟信号的采样沿(下图中为时钟信号的上升沿)到发生采样时

问题来源:在阅读莱昂斯的<数字信号处理>第三章离散傅里叶变换时,试图验证实数偶对称信号的傅里叶变换实部为偶对称的且虚部为零.验证失败.验证信号为矩形信号,结果显示虚部是不为零且最大幅值等于信号幅值. 错误原因:MATLAB中的fft函数默认其 N 点输入信号的时间序号为从 0 到 N-1 ,默认其输出信号的频率序号为从 0 到 N-1 .而当试图输入一个时间序号为从 -N/2 到 N/2-1 ( N 为偶数时)或从 -(N-1)/2 到 (N-1)/2 ( N 为奇数)的信号时,输出将会产生相

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s

%相位角与相关系数曲线 close all; clear all; Samp1=200;  %设置信号的采样精度 Samp2=200;  %设置相位角p分割精度 A=10;%信号幅值 w=1;%信号角频率 na=5;%噪声放大系数 g=zeros(Samp2,Samp1);%产生Samp2 x Samp1的二维零矩阵,每一行对应一个p值时的函数 t = linspace(0,6*pi/w,Samp1); %创建函数向量 p= linspace(0,pi/3,Samp2);%创建相位角向量 f=A

%函数移动 close all; clear all; dir=input('请输入平移方向,“1”为向左,“2”为向右'); if dir~=1&&dir~=2;%输入控制    error('您的输入有误!'); end; step=input('请输入平移步数'); Samp=200;  %设置信号的采样精度 A=10;%信号幅值 na=1;%噪声放大系数 w=1; p=0; t = linspace(0,6*pi/w,Samp); %创建函数向量 f=A*sin(w*t+p)+na

MATLAB数字信号处理作业,把自己写的程序发上来..欢迎交流~ QQ 五幺九七九零六四   首先是任意点移动平均: 主程序:mov_average_main.m (运行) 函数:mov_average.m  (多点移动平均)   /////////mov_average_main.m/////////// %多点移动平均 close all; clear all; numSample=500;    %采样精度为100 l=input('请输入用于平滑的窗口大小"n"'); if l

用单片机于MRFC522与单片接时,加上485通讯后出现很诡异的像: 只要485芯片上有收到外部发送的信号时RC522就死掉,经过仿真卡在了SPI的收发部分(等待回复) u8 MFRC522WriteByte(u8 Byte) { {int i = 0; while((SPI1->SR&0X02)==0 && i < 0xff) i++;} //等待发送区空 SPI1->DR=Byte; //发送一个byte {int i = 0; while((SPI1->

我们知道USB2.0向下兼容USB1.x,即高速2.0的hub能支持所有的速度类型的设备,而USB1.x的hub不能支持高速设备(High Speed Device).因此,如果高速设备挂到USB1.x的hub上,那该设备只能工作在全速模式下.不管是hub还是设备(device),对于速度的区分是非常重要的,否则,后续的通信根本无法进行. 全速和低速识别 根据规范,全速(Full Speed)和低速(Low Speed)很好区分,因为在设备端有一个1.5k的上拉电阻,当设备插入hub或上电(固定