1. 对于直接给出频响函数的情况 这里以滑动平均的频响函数作为例子,滑动窗口为[0, 4]. 上式中M2=4. >> w=0:0.001:2*pi; >> h1=1-exp(-j*w*5); >> h2=1-exp(-j*w); >> h=0.2*h1./h2;                % 注意这里是点除 >> plot(w/pi,abs(h));            % 横轴以pi为单位 >> plot(w/pi,angle

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没

%相位角与相关系数曲线 close all; clear all; Samp1=200;  %设置信号的采样精度 Samp2=200;  %设置相位角p分割精度 A=10;%信号幅值 w=1;%信号角频率 na=5;%噪声放大系数 g=zeros(Samp2,Samp1);%产生Samp2 x Samp1的二维零矩阵,每一行对应一个p值时的函数 t = linspace(0,6*pi/w,Samp1); %创建函数向量 p= linspace(0,pi/3,Samp2);%创建相位角向量 f=A

(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(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

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

还记得原来写过一个对图像进行波纹扭曲操作的博文. 这次实现的是水波特效,其实就是通过正余弦函数表示波纹中心位置慢慢向外扩散,通过叠加衰减因子使振幅不断减小,进而产生水波的效果. 效果如下: 原图: 波纹特效: matlab代码如下:   clear all; close all; clc; cenH=128; %波纹中心 cenW=128; R=80; %扩散半径 amplitude =3; %幅度 wavelength=30; %波长 phase =20; %相位 img = double(i

注意:高通的线性相位FIR滤波器,不能是第2类,所以其长度必须为奇数.这里取M=31,过渡带里采样值抄书上的. 代码: %% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'

用Kaiser窗方法设计一个台阶状滤波器. 代码: %% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> P

代码: %% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 7.13 \n\n'); ba

阻带衰减50dB,我们选Hamming窗 代码: %% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Pr

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快到龙抬头,居然下雪了,天空飘起了雪花,温度下降了近20°. 代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB>