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yuyinluzhiyuchili
- 1.录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样； 2.画出采样后的语音信号的时域波形和频谱图； 3.给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换法设计滤波器， 并划出滤波器的频域响应； 4.用该滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱， 并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化； 5.回放语音信号； 6.设计一个信号处理系统界面-1. Recorded their own voice for some signal, and
lpf
- 通过时域转换为频域，在频域中截取低频部分，去掉高频部分将结果再转换到时域以实现低通滤波的功能。-Through the time domain is converted to frequency domain, in the frequency domain low-frequency part of the interception, to remove high-frequency part of the results and then switch to the time domain
DSP
- 通过实验仿真,从输入信号和输出信号的时域和频域曲线可看出在DSP 上实现的FIR滤波器能完成预定的滤波任务。-Through experimental simulation, from the input signal and output signals in time domain and frequency domain curve can be seen in the DSP to achieve the FIR filter the filter to complete the sch
IIR
- 用双线性变换法设计IIR数字滤波器 （1）用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通IIR 数字滤波器。设计指标参数为：在通 带内频率低于0.2π 时，最大衰减小于1dB；在阻带内[0.3π ,π ] 频率区间上，最小衰减大于15dB。 （2）以0.02π 为采样间隔，打印出数字滤波器在频率区间[0,π / 2] 上的幅频响应特性 曲线。 （3）用所设计的滤波器对实际心电图信号采样序列（在本实验后面给出）进行仿真滤 波处理，并分别打印出滤波前后的心电图信号波形图，观察总结滤波作用
MATLABforGUIdesign
- 介绍了一种荃于MATLAB数字信号处理工具箱、MATLAB数据分析和MATLAB圈形对 象的时变数字信号瞬时频率枯计方法。这种方法利用时频分析结果来估计信号的麟时频率，其 中涉及时频分析、滤波、曲线拟合辞多种处理过程。处理过程的编程实现封较于用户界面上作 为文互工具的控件中，由用户通过交互界面逐步完成估计瞬时预率的工作.-Tsuen introduced a digital signal processing in the MATLAB toolbox, MATLAB and MAT
DSP_A
- 英文最新版数字图像处理基础，包括信号与系统，信号表达与量化，快速算法与结构，数字滤波，统计信号处理，自适应滤波，信号重建，时频和多率信号处理。-Emphasizing theoretical concepts, Digital Signal Processing Fundamentals provides comprehensive coverage of the basic foundations of DSP and includes the following parts: Signals
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,
st
- S 时频变换，在高分辨率地震信号处理和探地雷达信号处理中会用到-Stockwell Transform of the timeseries.
filter
- 本文分析了语音数字信号的采集来源以及其预处理。通过实例，利用Matlab对语音信号进行时频变换与分析，同时构造一个固定频率的干扰信号，对两个信号进行合成，设计数字滤波器，实现对语音信号的F IR、IIR滤波处理，最后在时域和频域中对信号进行分析比较。-This paper analyzes the sources of voice digital signal acquisition and its pretreatment. By example, voice signals using Ma
cic
- 在信号处理中，信号发射时，信号通过载波，调制，以电磁波的形式发射出来 在接收端，射频信号通过天线接收，超外差式等方式进行处理，变频到中频 然后通过数字技术对中频信号进行处理，此时的中频信号采样率很高，多达几十兆赫 而要解调出来的信号很小，此时就要经过滤波来得到我们需要的信号 如果直接设计滤波器，阶数会非常庞大，软件，硬件设备都承受不了 因此，一般常用的技术是进行下变频处理，其主要技术就是通过抽取滤波进行下变频 常用的滤波器就是CIC抽取, 希望可以帮助一些坛友解决基本的问
Filtering
- 时域滤波方法，频域滤波大全（包括中值滤波，均值滤波，理想低通，巴特沃斯低通 带通滤波器-Time-domain filtering, frequency domain filtering Daquan (including the median filter, mean filter, the ideal low-pass, Butterworth low-pass band-pass filter
tering
- 时频分析的雷达信号滤波方法Time-frequency analysis of radar signal filtering-Time-frequency analysis of radar signal filtering
chengxu
- 时频峰值滤波 用于处理地震信号 这个是以雷克子波为例子的-Time-frequency peak filtering for processing seismic signals as an example of this is the wave Leike Zi
tfpf
- 对时频峰值地震噪声的滤波及对实际信号的处理、-Time-frequency seismic noise on the peak of the actual signal filtering and processing,
shipinfenxi
- 通过对时频分析中的小变换进行对信号的滤波、压缩、检测，提升小波对信号的的应用，与傅里叶变换的比较-By time-frequency transformation in the analysis of signal filtering, compression, detection, lifting wavelet signal, and Fourier transform comparison
matchfilter_sin_signal
- 一个简单正弦信号经过匹配滤波后计算SNR，并绘制时频域图片-Calculated a simple sinusoidal signal after matched filtering SNR, and draw the frequency domain picture
test
- 对一副M*N大小的图像重复使用截频为D0的高斯低通滤波器进行滤波。假设K为滤波次数。并从理论上说明当K足够大时的滤波结果及产生原因-Right an M* N size of the image is repeated using the cutoff frequency for the D0 of a Gaussian low-pass filter for filtering. Assuming K is filtering times. And filtering results when
yuyinxinhaochuli
- 录制一段语音 （1）对其进行时频域分析 （2）加随机噪声，并对含噪语音进行时频域分析 （3）设计滤波器对含噪语音进行滤波（wavread,fft,awgn或randn, filter等） -Frequency domain analysis (2) plus random noise, and frequency-domain analysis with noisy speech (3) design filters for filtering noisy speech (wav
脉搏波信号提取
- 对脉搏信号进行滤波处理后，再进行时域分析和频域分析，提取出脉搏信号的周期、峰值、频率等特征。(After filtering the pulse signal, time domain analysis and frequency domain analysis are carried out to extract the characteristics of pulse signal such as period, peak value and frequency.)
ALIF-master
- 非线性非平稳信号的时频分析是一项非常具有挑战性的工作。为了捕获这些信号中的特征，分析方法必须是局部的、自适应的和稳定的。近年来，不同的研究小组开发了基于分解的分析方法，如Huang等人首创的经验模态分解(EMD)技术。这些方法将信号分解成有限数量的分量，在这些分量上可以更有效地应用时频分析。在本文中，我们考虑迭代滤波(IF)方法作为EMD的替代方法。我们在滤波器上提供了充分的条件，保证了对任意l2信号的中频收敛。然后，我们提出了一种新的技术，自适应局部迭代滤波(ALIF)方法。此外，我们设计了光