前一阵子由于考博学习须要,看了<数字信号处理>,之前一直不清除这门课的理论在哪里应用比較广泛. 这次正巧用Audition处理了一段音频,猛然发现<数字信号处理>这门课还是很实用的,在音频处理领域至少是这样.在此记录一下几步简单操作. 一．频谱 打开Audition.拖入一段音频.默认打开的是音频时域的波形图.波形图的横坐标是时间,纵坐标是採样值的大小. 上面那个图事实上就是音频文件里全部採样点连起来的一条线,只是因为採样点太密集了,所以根本看不出来採样点了.把波形图不停地放大,放

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处 信号与系统是电子

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理

频谱: 对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω).频谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换.频谱分析中可求得幅值谱.相位普.功率谱和各种密度谱.频谱分析过程较复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶分析为基础的. 信号的频谱分为幅度谱和相位谱,幅度谱对应于一阶分析,信号傅里叶变换的幅值在频域的分布称为幅度谱,相位的分布称为相位谱. 功率谱: 功率谱的概念是针对功率有限信号的,所表现的是单位频带内信号功率随频率

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

问题简介: 对于频率为fs的正弦序列,它的频谱应该只是在fs处有离散谱.但是,在实际利用DFT求它的频谱时,对时域做了截断,结果使信号的频谱不只是在fs处有离散谱,而是在以fs为中心的频带范围内都有谱线出现,它们可以理解为是从fs频率上"泄漏"出去的,这种现象称 为频谱"泄漏".不发生泄露的条件:F_c=(mF_s)/N (m为整数,F_c为信号频率,F_s为采样频率) 现象分析:以7K采样为例:DFT本质是以一个离散的窗函数对信号进行取样,也就是在时域相乘的过程.

0. 中英文对照 mute:静音,solo:独奏,arm to record:准备录音: reverb:混响: 1. 简介 Adobe Audition CS6原身为经典的音频后期处理软件Cool Edit Pro,Cool Edit Pro被Adobe收购后,经过了更新和增强,正式改名为Adobe Audition CS6. 基本功能 录音 混音 multitrack:多轨合成: 音效简单介绍: 混响:在房间.音乐厅中声音的回声叠加等: 2. 时间信号转频谱信号 [view]⇒ [show s

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的. 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己. 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪. 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇. ——这就是对傅里叶世界观的描述. 你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章. 下面进入正式环节↓↓↓↓↓↓ 傅里叶公式: 其中: 这就是鼎鼎大名的傅里叶公式! 简单的理解: 每一个信号,在某个特定

目录 一.前言 1.1 HTML5实现DTMF的一些动机 1.2 一些有效场景 (1) 10086 (2) 软电话 (3) 小玩具 二.DTMF频率按键对照表 三.DTMF信号解码 得到按键值 3.1 先学会手工解码 3.2 了解一些原理 (1) 调整PCM采样率基本不会干扰到DTMF信号 (2) 降低采样率有利于识别DTMF信号 (3) 普通话音很难刚好凑成DTMF信号 3.3 实现软件解码 (1) 降低PCM的采样率 (2) 如何找到那两条横线 (3) 用FFT将时域信号转成频率信号 (4)

封面是福州的福道,从高处往下看福道上的人在转圈圈.从傅里叶变换后的频域角度来看,我们的生活也是一直在转圈圈,转圈圈也是好事,说明生活有规律,而我们应该思考的是,如何更有效率地转圈圈--哦别误会,我真不是在说内卷(狗头). 本文会讲到离散傅里叶.实信号.负频率.fftshift.实信号.共轭等概念. 离散傅里叶变换 上一篇文章里面写到了离散傅里叶变换. 公式如上,我发现,只要掌握初中的数学--加减乘除以及三角函数,就可以掌握离散傅里叶变换的运算. 上文中说过: 如果有时域数据如: [1, 2, 3

谢谢董老师,董老师是个好老师. 心情久久不能平静,主要是高频这门课的分析方法实在是让我难以理解,公式也背只是,还是放放吧. 近期厌恶了Matlab臃肿的体积和频繁的读写对我的Mac的损害,所以学习了一下Python这一轻量级的脚本.发现"Python自诞生那天就跟科学计算分不开"这个事实. 无聊,写写心得. 配置环境什么的还是弄了几个晚上的. 在Mac下用PyCharm还是非常好滴.装上NumPy,SciPy等等一众免费的,非常不错的Python包.就能够灰了. 1.Hilbert变换

1. simulink仿真设计 震荡信号本质是调制信号,可以表示为: u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 使用simulink仿真如下: 2. 时域信号 时域信号输入设计为信号调制模型. u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 输入信号1: m*cos(Ωt+θ) = 0.5*cos(2*p

以下是对实验室师兄答疑的转述,经加工后的文字不可避免的存在一些噪声,仅供参考: 时域削峰为非线性变换,效果上相当于将时域中功率较大值的信号点,减去一个合适的“抵消”信号点的功率,使其降低到所设置的门限以下.其原理图如下所示: 然而,用时域削峰法来降低峰均比会造成信号失真和带外泄露.带外泄露可通过添加滤波器来进行处理,而这又会导致峰均比一定程度的回升.对该影响的说明如下图所示: 由傅里叶变换的线性性质可知,信号在时域的加减反应在频域上也为加减.从上图2可知,假想的“抵消”信号在频域上的图形类似于一

之前在不经意间也有接触过求突变点的问题.在我看来,与其说是求突变点,不如说是我们常常玩的"找不同".给你两幅图像,让你找出两个图像中不同的地方,我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧.回到找突变点位置上,以前自己有过一个傻傻的方法:就是直接求前后两个采样的的差分值,最后设置一个阈值,如果差分值大于这个阈值则该点是突变点.但这个方法问题很大,实际中突变点幅值有大有小,你怎么能确定阈值到底是多少呢?还有可能信号本来的差分值就比你那突变点的差分值还要大.所以这种方法在信号或噪声稍微复杂

在时域频域的信号分析的过程中,一个常见的说法叫:频域数据补零会让时域数据内插. 意思是在频域数据中多补几个零,再做ifft(逆傅里叶变换)后的时域数据,会变得更加"细腻",分辨率会更高. 关于频域补零让时域内插,我有一点朴素的理解: 频域数据已经包含了所有正弦波的信息,IFFT解出的时域数据是否细腻,只能看时域数据的点数是否够多. 做FFT/IFFT运算前后时域和频域的数据的点数是一样多的. 哦,是两点,基于这两点,我们只能把频域数据中原本不存在的高频信息中加上0,再转成时域信号,这样

论文地址:https://ieeexploreieee.fenshishang.com/abstract/document/9142362 神经网络支持的回声.混响和噪声联合多通道降噪 摘要 我们考虑同时降低回声.混响和噪声的问题.在真实场景中,这些失真源可能同时出现,减少它们意味着组合相应的失真特定滤波器.当这些过滤器互相接触时,它们必须被联合优化.我们建议使用多通道高斯建模框架对线性回声消除和去混响后的目标和剩余信号进行建模,并通过神经网络联合表示它们的频谱.我们开发了一个迭代的块坐标上升算