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jkdde
- 模拟单边带调幅及解调 基本要求： 产生300 ~ 3400Hz的调制信号，画出时域波形及频谱； 产生载波信号，频率自定义，画出时域波形及频谱； 产生加性高斯白噪声，画出时域波形及频谱； 单边调幅，画出叠加噪声后的调制信号和已调信号的波形及频谱； 设计滤波器，画出幅频响应图； 解调，画出解调后的信号时域波形及频谱，并对比分析。 -Simulation of s
ChapterXonthetestmachine(be)
- 第十章 上机实验（定）实验一 系统响应及系统稳定性。 实验二 时域采样与频域采样。 实验三 用FFT对信号作频谱分析。 实验四 IIR数字滤波器设计及软件实现。 实验五 FIR数字滤波器设计与软件实现 实验六 应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用 -Chapter X on the test machine (be)
xiaobofenxijiangyi
- 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 这套讲
hosa_d
- 对于一个随机的非高斯信号或者一个确定信号有很多的信息（远不止功率谱...）。本工具用来分析高阶谱和时频分布。-For a random signal or a set of non-Gaussian signals have a lot of information (far more than the power spectrum ...)。 This tool is used to analyze higher-order spectra and time-frequency distrib
SinFM-TFDs
- 这个文件包含了正弦调频信号的多种时频分布算法的仿真，通过不同时频算法分布图，得到不同时频分布分析正弦调频信号的性能-This file contains a variety of sinusoidal FM signal simulation algorithm for time-frequency distribution, through the time-frequency algorithm for distribution maps, are not at the same time-
prog1
- 本软件主要用于结构的时域试验模态分析，包括单输入单输出，单输入多输出和多输入多输出程序设计。传统的模态分析软件大多是基于频域分析方法，需首先对采样信号进行Fourier 变换。本软件使用实测时域信号，无需Fourier变换，可以避免由于信号截断而引起泄露、出现旁瓣、分辨率低等问题对辨识精度的不利影响。此外，节省了计算机运算时间，可以对实际工况状态下的结构进行在线参数识别。-This software is mainly used for the structure of time-domain
jingeiARTYU
- 本资料的功能为：运用数学统计方法和时间序列分析方法对原始振动信号进行分析，获取相应的时域，频域，频域及时间序列模型参数并以此作为特征参数，然后运用距离区分技术进行评估，选取敏感的特征参数作为ART-similarity分类器的输入并进行训练，最后便可识别出设备的性能状态。 基于YU范数对承不同预紧状态的分析，针对进给系统所采集的数据样本事先不知其对应的状态时，则可利用基于YU范数的ART-Similarity监督分类器对其进行诊断分析。针对基于Yu范数ART-Similarity的算法
speechsignalprocessing
- 易克初－本书主要介绍了语音信号的时频处理、频谱分析方法、线性预测原理和语音信号的时频域表示、参数表示和矢量表示等等，涉及时域分布、小波理论和矢量量化等新兴新域-speech signal processing
signal
- 虚拟仪器的信号分析与处理 4.1 信号的时域分析(Time Domain) 4.2 信号频域分析(Frequency Domain) 4.3 信号的加窗(Windows)处理 4.4 信号的滤波(IIR、FIR) 4.5 信号产生与仿真 -Virtual Instruments Signal Analysis and Processing 4.1 signals in time domain analysis (Time Domain) 4.2 signal freque
HASO
- 在高阶谱分析工具箱是一个M文件集合实施了多种先进的信号处理算法的频谱估计，polyspectral估计，时频分布计算，并包含许多实际应用如时延估计，谐波恢复，参数估计的Volterra（非线性）模型，以及自适应线性预测。其他潜在的应用包括音响，生物医学，经济学，地震勘探，无损检测，海洋学，等离子体物理，雷达，声纳，语音等-The Higher-Order Spectral Analysis Toolbox is a collection of M-files that implement
yuyinshibie
- 语音信号的时频特性 语音信号的产生模型 语音信号的短时分析技术 语音信号线性预测分析 语音识别-Time-frequency characteristics of speech signal generation model of speech signal short-time speech signal analysis of linear prediction analysis of speech signals speech recognition
DigitalFilter
- 1.题目：数字滤波器的设计与应用 2.设计要求：利用 Matlab 软件,以复合信号分离为例,对 “数字信号处理” 课程中 的谱分析 、数字滤波器设计和信号滤波这三个过程进行了仿真实现,给出了仿真结果。 3.具体步骤： （1）构造原始信号s(t) （2）画出s(t)的频谱 （3）设计ellipse数字滤波器(IIR)，包括低通，带通，带通，并显示幅频特性 （4）用得到的滤波器进行滤波，分离出三路信号，观察时域波形和幅频特性 （5）用三路信号s1,
matlab
- 信号处理中matlab的基本应用语句 幅域分析 时域分析 频域分析 -Signal processing matlab statement that increases the basic application of domain analysis of time domain frequency domain
MATLAB-SSB
- 基于MATLAB的 SSB调制解调实现.利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现SSB的调制解调，并绘制出解调前后的时域和频域波形及叠加噪声时解调前后的时频波形，根据运行结果和波形来分析该解调过程的正确性及信道对信号传输的影响。-MATLAB-based SSB modulation and demodulation to achieve. Advantage of MATLAB M-files integrated environment, programming to achiev
jushuSAR
- 在分析聚束合成孔径雷j盘(SAR)方位向时频关系的基础上，提出了一种新的全孔径分辨率SAR成像算法。 根据SAR在条带与聚束模式下回波信号之间的差别，利用现有成熟的条带SAR成像算法实现先对聚束SAR各方位向子 孔径成像，而后再将各方位子孔径带宽合成为全孔径带宽，以形成具有全孔径分辨率的SAR图像，极大降低了系统PRF 的要求。-In the analysis of spotlight synthetic aperture radar dish j (SAR) azimuth bas
LABEX4
- 离散时域分析，变换离散频域分析，通过各个分析更好的理解离散信号-Laboratory Exercise 4 LINEAR, TIME-INVARIANT DISCRETE-TIME SYSTEMS: FREQUENCY-DOMAIN REPRESENTATIONS
multiple-signal-time-frequency
- 一篇多分量信号的最优的时频表示的分析研究，比较具有综述性质-multiple signal optimal time frequency represents
xinhao3
- 信号处理用的软件，振动分析用的。频域分析、时域分析-Signal processing software used, vibration analysis used. Frequency domain analysis, time domain analysis
LabVIEW-SIGNAL-PROCESSING
- 基于LabVIEW的信号处理的系统设计, 该系统具有以下功能：对信号波形(采集到的信号为正弦信号)进行数据采集，并将采集的数据进行显示和改变（多通道改为相应单通道）。 将数据采集的信号通过傅立叶变换程序对信号进行变换，显示出时域信号和频域信号，并将采集到的时域信号储存到文档中。 将数据采集的信号通过自相关函数变换程序对信号进行变换，显示出变换后的信号。 将数据采集的信号进行变换来证明帕斯瓦尔定理。 把所有的波形通过波形Graph在前面板显示出来。 最后对结果进行分析
The-research-of-anti-niose-speech
- 论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC，它是基于人耳听觉 特性设计的一种特征参数，在静音环境下能得到较高的识别率，但在 信噪比较低时识别率急剧下降，不利于实用化。本文通过对MFCC算 法的分析和研究，发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的 。分析窗，这不符合语音信号特性，而小波变换具有多分辨率特性，更 符合人耳的听觉特性。因此，本文将小波变换和MFCC算法相结合， 提出了三种新的语音识别特-Speech recognition has wide use in