相位噪声和抖动是对同一种现象的两种不同的定量方式.在理想情况下,一个频率固定的完美的脉冲信号(以1 MHz为例)的持续时间应该恰好是1微秒,每500ns有一个跳变沿.但不幸的是,这种信号并不存在.如图1所示,信号周期的长度总会有一定变化,从而导致下一个沿的到来时间不确定.这种不确定就是相位噪声,或者说抖动. 相位噪声是频率域的概念.相位噪声是对信号时序变化的另一种测量方式,其结果在频率域内显示.用一个振荡器信号来解释相位噪声.如果没有相位噪声,那么振荡器的整个功率都应集中在频率f=fo处.但相位

Mel倒谱系数:MFCC Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)的缩写是MFCC,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征. 用录音设备录制一段模拟语音信号后,经由自定的取样频率(如8000 Hz.16000 Hz等)采样后转换(A/D)为数字语音信号.由于在时域(time domain)上语音信号的波形变化相当快速.不易观察,因此一般都

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

文章主要介绍噪声消除,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help -------------------------------------------- RTC中声音处理是个很麻烦的事,难点很多,回声,噪声,啸声,增益,等等,其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理. 这些年我也被这些问题搞得烦死了,特别是android上面的,当然折腾过程中也发现了很多被大家误解的现象: 1.只有qq和微信语音

1. IODC和 IODE ——  导航电文相关.iode/iodc是在GPS系统的ICD2中定义的参数,iode指星历数据事件,iodc指星钟数据事件. IOD 是 issue of data ,数据龄期,理解为:数据可用的起始时间与终止时间之差值.龄期, IODC是 issue of data clock 钟数据期号,标准定义是:本组卫星钟差参数的外推时间间隔,用本组卫星钟差参数对应的参考时刻toc与计算钟差参数所使用的最后一个观测数据之差来表示. IODE是 issue of data e

常温下(290K)一个热电阻会产生少量的噪声能量P=kTB k = 玻尔兹曼常数(1.38 x 10–23 J/K)T = 温度(K)B = 噪声带宽(Hz) 由于总噪声功率是测量带宽的函数,数值通常归一化至 1 Hz 带宽. 所以 P=1.38 x 10–23 J/K  ×  290K  ×  1 Hz =4.002*e-21W =4.002*e-18mW 换算成dBm则为 10lg(4.002e-18) = -174dBm

(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

FFT和功率谱估计 用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值,并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

负载阻抗Z 在做这些单位转换前第一个需要提到的就是负载阻抗(Z, Ohm),我们在测试测量中说某个量为上面的某一个单位时候,都包含了一个前提条件,那就是负载阻抗,离开了负载阻抗你说的这些总带有一丝耍流氓的感觉. 对于信号接收设备(频谱分析仪,示波器-)来说负载阻抗很好理解,就是通道的输入阻抗.在示波器通道设置里面就有这样一个参数,通常为50Ω或1MΩ可选: 而需要提到的是对于信号发生设备(AFG,AWG-)来说负载阻抗,需要重点强调你在信号源通道设置里面设置的阻抗50Ω或1MΩ,是用来高速信号源

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

在平时,我非常喜欢利用 CSS 去构建一些有意思的图形. 我们首先来看一个简单的例子.首先,假设我们实现一个 10x10 的格子: 此时,我们可以利用一些随机效果,优化这个图案.譬如,我们给它随机添加不同的颜色: 虽然利用了随机,随机填充了每一个格子的颜色,看着有那么点意思,但是这只是一幅杂乱无章的图形,并没有什么艺术感. 这是为什么呢?因为这里的随机属于完全随机,属于一种白噪声. 什么是白噪声? 噪声(Noise)实际上就是一个随机数生成器. 那么,什么是白噪声呢?如果从程序员的角度去理解的话

http://www.afkwower.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1277&extra=page%3D2由天堂大神提供Achievement.dbc 记录了成就的详细内容——名字,描述等等Achievement_Category.dbc 成就的分类[像:"经典旧世"."任务"."战场"."荣誉击杀" ."战斗."消耗品"……等等]Achiev

读cubic源码的时候遇到了HZ和jiffies,不懂这两者代表什么.网上描述的是这样的 全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数.启动时,内核将该变量初始化为0,此后,每次时钟中断处理程序都会增加该变量的值.一秒内时钟中断的次数等于Hz,所以jiffies一秒内增加的值也就是Hz. 系统运行时间以秒为单位,等于jiffies/Hz.

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

转自:https://www.unrealengine.com/zh-CN/blog/getting-the-most-out-of-noise-in-ue4 UE4 推出基于材质的程序式噪声已经有一段时间了,但是大多数用户因其高昂的性能成本而不得不限制对其的使用.因此,许多用户采用的方法是在其他程序中编写平铺噪声纹理,然后将其放进 UE4 中使用.很多人都希望能在 UE4 中执行这个步骤,但是找不到足够方便的方法来实现. 我们已经在虚幻引擎 4.13 中满足了这些需求.这些改进可以分为几个类别

全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数.启动时,内核将该变量初始化为0,此后,每次时钟中断处理程序都会增加该变量的值.一秒内时钟中断的次数等于Hz,所以jiffies一秒内增加的值也就是Hz.系统运行时间以秒为单位,等于jiffies/Hz.将以秒为单位的时间转化为jiffies:seconds * Hz将jiffies转化为以秒为单位的时间:jiffies / Hz相比之下,内核中将秒转换为jiffies用的多些.硬件给内核提供一个系统定时器用以计算和管理时间,内核通过编

ADC的主要趋势之一是分辨率越来越高.这一趋势影响各种应用,包括工厂自动化.温度检测和数据采集.对更高分辨率的需求正促使设计者从传统的12位逐次逼近寄存器(SAR)ADC转至分辨率高达24位的Δ-ΣADC. 所有的ADC都会具有一定的噪声,这包括输入参考噪声(ADC固有噪声)和量化噪声(ADC转换时产生的噪声).诸如噪声.ENOB(有效位数).有效分辨率和无噪声分辨率等指标在很大程度上定义了ADC的实际精度.所以,理解与噪声相关的性能指标是从SAR过渡至Δ-ΣADC最困难的方面之一.由于当前对更

低噪声APD偏置电路 APD电源摘要:该电路产生并控制光通信中雪崩光电二极管(APD)的低噪声偏置电压.该可变电压通过控制APD的雪崩增益,优化光纤接收器的灵敏度特性.该电路采用低噪声.固定频率PWM升压转换器,带有一个工作在非连续电流模式的电感.内部MOSFET的低开关速率降低了高频电压毛刺,降低了噪声.本文给出了完备的电路,建议采用扩展电路.扩展电路采用ADC进行数字控制,允许微控制器读取热敏电阻的值.并根据查找表进行温度补偿. 雪崩光电二极管(APD)被作为接收器探头用于光通信中.APD的

1.linux HZ Linux核心几个重要跟时间有关的名词或变数,以下将介绍HZ.tick与jiffies. HZ Linux核心每隔固定周期会发出timer interrupt (IRQ 0),HZ是用来定义每一秒有几次timer interrupts.举例来说,HZ为1000,代表每秒有1000次timer interrupts. HZ可在编译核心时设定,如下所示(以核心版本2.6.20-15为例): adrian@adrian-desktop:~$ cd /usr/src/linux a