之前上学时我的信号学得最差了,主要原因还是我高数学得不怎么样.可能是人总敬畏自己最不会的,所以我觉得我学过诸多科目中,数学是最博大精深而最妙的,从最开始的一次函数到反比例函数,二次三次函数和双曲线,椭圆曲线,到倒数和积分的莱布尼茨的公式,我越来越明显地认识到到数学已经不只是干巴巴地计算下火车什么时候

一年前写了一个demo,用于生成几种标准的波形,如正弦波.方波.三角波.之前写的只有这几个功能:波形/通道/时长/频率的控制选择,这几天抽了些时间又加了增益控制功能.为了避免东西丢失或意外删除,特上传到github,有需要的可以自己下载验证. 在测量板子信号时,我们根据需要生成波形(wav封装),将得到的文件放到板子存储设备中进行播放.记得以前调试时都是找一个同事(一个好耍的憨厚朴实纯真的兄弟,名字叫jiawei)临时要的,然而数量毕竟有限,因为我可能需要不同采样率/通道/增益/频率组合的信号.

(一)非常感谢:89C51与ad0832 输出正弦波,三角波,矩形波,锯齿波 (二)在上面的情况下进行程序的修改,实现50HZ的输出 (三)电路图 (三)输出方波 (四)输出锯齿波 (五)输出三角波 (六)输出正玄波 (七)程序 #include <absacc.h> #include <reg52.h> #define DA0832 P2 #define DATA 57 //定时器延时 #define uchar unsigned char #define uint unsign

题目大意: https://www.luogu.org/problemnew/show/P3338 题解 #include <bits/stdc++.h> #define N 300005 #define PI acos(-1.0) using namespace std; struct cpx { double x,y; cpx (double a=0.0,double b=0.0) { x=a; y=b; } cpx operator - (const cpx &b)const {

FFT:快速傅里叶变换 文章从两个方面来写,一个是FFT的基础知识,也就是将时域信号转换为频域信号,另一个是合成时域信号. 将时域信号转换为频域信号 代码来源于http://bigsec.net/b52/scipydoc/fft_study.html FFT是将时域信号转换为频域信号,它是对一组数值进行运算,数组长度是2的整数次幂(64,128,256), 数值可以是实数也可以是复数,通常我们的时域信号都是实数,因此下面都以实数为例.我们可以把这一组实数想像成对某个连续信号按照一定取样周期进行取

一.按时间抽选的基-2 FFT实现原理 观察DIT(基2)FFT的流图(N点,N为2的幂次),可以总结出如下规律: (1)共有\(L=\log_2⁡N\)级蝶形运算: (2)输入倒位序,输出自然顺序: (3)第\(m\)级(\(m\)从1开始,下同)蝶形结对偶结点距离为\(2^{m-1}\): (4)第\(m\)级蝶形结计算公式: \(X_m (k)=X_{m-1} (k)+X_{m-1 } (k+2^{m-1} ) W_N^r\) \(X_m (k+2^{m-1} )=X_{m-1} (k)-

网上看了一些大牛的关于FFT的见解,加上自己的一点儿理解,针对以下这几个问题来加深对FFT的理解. 不知道大家有没有类似以下几点的困惑: 问题的提出 对于1秒钟输出的连续信号,使用采样率Fs不同,就会得到不同的采样序列.在计算N点FFT之后得到N点的复数,幅频图中横坐标如何与我实际的频率相对应? FFT之后的幅频响应图,对应的幅值到底有什么含义,我们可以通过这个对应频率点的幅值推出原始信号的相关特性吗?     问题的解释 傅里叶是法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste

对于刚刚学Java的同学来说,杨辉三角是一个很好的例子. 杨辉三角让初学者更好的理解数组的定义和更好地去运用数组,特别是二维数组. 除此之外,还让初学者更好的掌握嵌套语句的使用. 以下是我的杨辉三角Java代码: /* * 简单的杨辉三角 * 1 * 1 1 * 1 2 1 * 1 3 3 1 * 1 4 6 4 1 * ... * 根据杨辉三角的规律: * 1.每一行增加一个数. * 2.每一行的第一个数和最后一个数都是1. * 3.从第三行开始,中间的数据规律为:a[i][j]=a[i-1]

———————————————————————————————————————————— D/A转换器 CS=0.ILE=1时,WR1信号有效时将数据总线上的信号写入8位输入锁存器 XFER=0时,WR2信号有效时将输入寄存器的数据转移到8位DAC寄存器中,输出量随之改变 工作方式: 直通工作方式(如下实验) 当某一根地线或地址译码器的输出线使CS有效(低电平),ILE高电平,同时WR1/XFER/WR2为低电平时,单片机数据线上的数据字节直通D/A转换器,被转换并输出 CS.WR1接引脚,通过

------------恢复内容开始------------ 据新闻报道数学天才陶哲轩和3个物理学家研究出一个只用特征值就可以计算矩阵特征向量的公式, 我感觉很有趣, 这应该能够应用在很多领域中, 所以仔细研究了一波.研究公式耗费了我大半天, 我把所有的equation都推导了一遍, 也给出了一些我的看法, 现在把它们总结出来, 方便后人参考. 我给出了Cauchy-Binet公式(原文引理1)的更广义形式及其怎么过程, 对该公式取特殊条件即可证明引理2.(该引理就是全文的主要结论). 不过相比

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标

为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的.不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行.下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可(以孤立词识别为例). 一.每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM模型中有个状态集S,那么每个状态用什么来表示呢,数字?向量?矩阵?其实这个状态集中的状态没有具体的

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

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

写的太好,不得不转:http://www.kunli.info/2011/02/15/fourier-wavelet-motion-signal-1/ 这是<小波变换和motion信号处理>系列的第一篇,基础普及.第二篇我准备写深入小波的东西,第三篇讲解应用. 记得我还在大四的时候,在申请出国和保研中犹豫了好一阵,骨子里的保守最后让我选择了先保研.当然后来也退学了,不过这是后话.当时保研就要找老板,实验室,自己运气还不错,进了一个在本校很牛逼的实验室干活路.我们实验室主要是搞图像的,实力在全国

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818?refer=dong5 最早发于回答:能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系? - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏. 从傅里叶变换到小波变换,并不是一个完全抽象的东西,可以讲得很形象.小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路. 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序,讲一下为什么会出现小波这个东西.小波究竟是怎样的思路.(反正题主要求的是通俗形

树莓派是最近流行嵌入式平台,其自由的开源特性以及低廉的价格,吸引了来 自全球的大量极客和计算机大咖的关注.来自各大树莓派社区的幕后英雄,无私地在这个开源硬件平台上做了大量的工作,将其打造成了世界上通用性最好,也最自由的计算机学习平台之一.我本人感兴趣的学习主题是Linux操作系统和Python编程,在流连于各大树莓派社区向各位大神学习的过程中感觉获益良多.结合自己擅长的实时信号处理工作,也做了一些小小的尝试.不能说做了什么独创性工作,但愿意分享给各位后来者.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处

如花说得好:呃呃呃.是俗话说得好:有了ADC,怎可少了DAC..我觉得奇怪.今天我开头就直奔主题了.我想了想,总结了一句话:孙悟空纵然有七十二变.无论是变成猫也好,变成狗也罢.始终还是会变回他本身.所以我怎么的拐弯抹角,还是会回到DAC..这不.前面几句废话,还是回到了讲DAC上来了..好吧.今天就直接一点吧,换个风格的开头. 先来张比如花漂亮的照片.大家请尽情欣赏:因为其够美丽了.所以我就不展现我美丽而销魂的涂鸦了. 鉴赏过之后.我们来看看STM32之DAC的Resume(简历简介): ● 2

[问题2014S13]  解答 (1) 先证必要性:若 \(A=LU\) 是 非异阵 \(A\) 的 \(LU\) 分解,则 \(L\) 是主对角元全部等于 1 的下三角阵,\(U\) 是主对角元全部非零的上三角阵. 由 Cauchy-Binet 公式知 \[|A_k|=|L_k|\cdot|U_k|=|U_k|\neq 0,\,\,k=1,2,\cdots,n,\] 其中 \(|A_k|,|L_k|,|U_k|\) 分别表示 \(A,L,U\) 的第 \(k\) 个顺序主子式. 再证充分性以及

<虚短 & 虚断> 运算放大器组成的电路五花八门,令人眼花瞭乱,是模拟电路中学习的重点.遍观所有模拟电子技朮的书籍和课程,在介绍运算放大器电路的时候,无非是先给电路来个定性,比如这是一个同向放大器,然后去推导它的输出与输入的关系,然 后得出Vo=(1+Rf)Vi,那是一个反向放大器,然后得出Vo=-Rf*Vi……最后学生往往得出这样一个印象:记住公式就可以了!如果我们将电路稍稍变换一下,他们就找不着北了! 虚短和虚断的概念由于运放的电压放大倍数很大,一般通用型运算放大器的开环电压放大倍