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

FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换(DFT)的快速算法. 采样得到的数字信号,做FFT变换,N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果.为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方. 假设信号: S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 它含有:2V的直流分量 频率为50Hz.相位为-30度.幅度为3V的交流信号 频率为75Hz.相位为90度

最近学校电赛院队招新,出的招新题就是低频示波器的.之前一直没有弄懂FFT,借着这次机会实现了一下. FFT原理详解 FFT,就是快速傅里叶变换,这个操作能够将时域信号转化成频域信号,然后对信号进行分析 这样说可能有点抽象.讲细点就是指能够直观的看出来目标信号的频率是多少.x轴坐标本来是表示时间,FFT之后变成了表示频率,就是这个意思 对于信号处理,FFT之后的结果,波峰一般会出现在我们希望测得信号的频率附近(十分相近) 官方文件解释 stm32官方给了几个用于处理FFT的文件,如图所示: 其中有

目录 00.前言: 01.分工: 02.PSP表格: 03.解题思路描述与设计实现说明: 解题思路简述: 关键代码 04.附加题设计与展示: 设计的创意独到之处 实现思路 实现成果展示 05.关键代码解释: 06.性能分析与改进: 改进思路 07.单元测试: 08.Github的代码签入记录: 9.遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法: 10.评价你的队友: 11.学习进度条: 00.前言: 本次作业链接 队友博客链接 github仓库链接 结对成员:031602605 陈浩 and 0316

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-9 @author: guaguastd @name: weiboFrequencyAnalysis.py ''' if __name__ == '__main__': # get weibo_api to access sina api from sinaWeiboLogin import sinaWeiboLogin sinaWeiboApi = sin

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html 打开数据表,选中要统

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-2 @author: guaguastd @name: tweet_frequency_analysis.py ''' if __name__ == '__main__': # import frequency from frequency import frequency_analysis # import search from search impor

在10.1休假前,希望跟大家讨论一下SPSS-多重响应--频率和交叉表分析,希望大家能够多提点提点 在云南电信网上营业厅做了一个关于“客户不使用电信3g业务的原因有哪些的问卷调查,问题所示: 这份问卷调查总更有35人参与,样本容量偏少,其中 1:选择 A :3G资费过高的有 14人 2:选择 B:  网络覆盖率低,信号不稳定的  15人 3:选择 C:买手机太麻烦的  15人 4:选择 D: 换手机号麻烦  15人 5:选择 E: 3G功能用处不大 9人 6:选择F: 朋友使用后,觉得不好  1

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut

最近学习音乐自动标注的过程中,看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容,特地在网上找到资料,学习了一下相关内容.此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的,以便今后查阅. 语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在任意一个Automatic speech recognition

语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步

随着硬件的不断提升,Java Heap 越来越大,合理的垃圾收集调优变得愈发重要.下面介绍一些最佳实践: 注意: 下面不涉及 IBM AIX Java. 同时不介绍原理,仅仅是建议以及初始配置/最佳实践,后续如何迭代优化 需要理解 The Java Virtual Machine Specification  > Run-Time Data Areas 和 Memory Management Whitepaper 配置合适的堆内存大小 通过配置 -Xms -Xmx 设定,分别表示初始和最大值 可

偶发异常BUG,如何高效精准分析排查定位? 作为测试,经常会收到领导.同事.用户反馈过来各种各样BUG,令人措手不及 首选需要判断确认是不是BUG,不要急于给予回复,需有充分的条件给予说明回复 很多测试人员收到问题的反应: 需求没说这样? 不是BUG? 怎么可能是BUG? 这个我们测过的怎么会有问题? 肯定是环境问题? 肯定是程序偷偷改了东西的? 昨天还是好的呢?今天怎么这样了? 作为专业测试,我们应保持大度.精心的状态,正因为每次能遇到问题,我才能涨了更多的见识 收集BUG发生信息,拆分条件:

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1. 背景 llvm自2.9版以后,已经集成了对分支概率和基本块频率的静态分析. 分支概率(branch probability)是指在程序的控制流图中,从控制流从一个基本块A到其任意后继基本块Si的概率.控制流从基本块A到其所有后继基本块的概率之和为1. 基本块频率(block frequency)是指在程序的控制流图中,任意基本块的执行次数.这两种信息都可以通过静态分析得到.其原理如下[1][2]: An alternative is static profiling, in which a

Multisim的电路分析方法:主要有直流工作点分析,交流分析,瞬态分析,傅里叶分析,噪声分析,失真分析,直流扫描分析, 灵敏度分析,参数扫描分析,温度扫描分析,零一极点分析,传递函数分析,最坏情况分析,蒙特卡罗分析,批处理分析,用户自定义分析,噪声系数分析.1.直流工作点分析(DC Operating):在进行直流工作点分析时,电路中的交流源将被置零,电容开路,电感短路.2.交流分析(AC Analysis):交流分析用于分析电路的频率特性.需先选定被分析的电路节点,在分析时,电路中的直流源将

回到目录 BJT晶体管的交流分析(也叫小信号分析)是模拟电路中的一个难点,也可以说是模电中的一个分水岭.如果你能够把BJT交流分析的原理全都搞懂,那之后的学习就是一马平川了.后面的大部分内容,诸如:场效应管.运放分析.功率放大器等等,基本上已经没有什么可以再难得倒你了.甚至可以说,市面上一般的模拟电路,你都已经具备了可以分析它们的能力.(再往后一个难点是频率分析,这个我们后面再讲) 反之,如果你经过一番努力,还是不能掌握BJT的交流分析要领,那基本上就此收手吧,可能你真的不是搞模拟这块料.专心去

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

写下来想法来自于无聊时写的代码.https://cryptopals.com/sets/1/challenges/3 The hex encoded string: 1b37373331363f78151b7f2b783431333d78397828372d363c78373e783a393b3736 ... has been XOR'd against a single character. Find the key, decrypt the message. You can do this

小学期的<信号与系统>课,要求写一个频率计数器,下面是我个人理解的频率计数 傅里叶变换的代码: # coding=utf-8 import numpy as np from scipy.io import wavfile import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt class FrequencyCounter(): def loaddata(self, filename): try: samplerate, ch