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关键词

信号的 密度 功密度 能量密度

搞清楚上面两个概念之后,我们再来看信号的特性分类,有四种:功信号的、能量信号的密度、功信号的功(密度)和能量信号的能量密度功信号的:  周期性功信号的函数为:? 由于n可以取负值,所以在负上 c_{n} 也有值,通常称为双边,双边普中负仅在数学上有意义;在物理上,并不存在负。 但我们可以找到物理上实信号的和数学上的函数的关系,对于物理可实现信号有 ? 即函数的正部分和负部分间存在复数共轭关系。这就是说,负和正的模是偶对称的,相位是奇对称的。   称为能量信号的能量密度,它表示在f处宽度为df的带内的信号能量,或者可以看做是单位带内的信号能量。功信号的功(密度):  这里为什么要把密度加括号呢? 因为当我们说功的时候,其实指的就是功密度,它表示单位的信号功。  可能网上有人提过这种说法:若信号能量为E,时间为T,带为F,则功是表示为ET;而功密度是表示为ETF。

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Python的分析和对数

Python 分析和对数源代码#! usrbinenv python# -*- coding: utf-8 -*-# __author__ = errrolyan# Date: 19-02-12# Describe = 乐xml文件转化未为拼音

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    「音可视化」- 波形直方图

    FrequencyHistogramView 音可视化直方图显示----此功能源码:frequency.histogram.view.js + lib.fft.js 12kb大小源码,音可视化直方图显示 此扩展核心算法参考 Java 开源库 jmp123 的代码编写的,jmp123 版本 0.3;直方图我特意优化主要显示 0-5khz 语音部分,其他高显示区域较小,不适合用来展示音乐。 我们只管使用就 ok 了,假设有 44100hz 采样的 16 位 PCM 数据,取 1024 个采样数据经过 FFT 变换后,会输出 512 个信息点,每个点之间的间隔为 441002512 =43hz,0hz 是第 1 个点,1khz 是第 100043个点,以此类推,最高能识别到 22050hz,有了这些点信息就能绘制不同下的音量幅度了,或者获得需要的分信号。 使用---- 这些可视化波形、要动起来就需要实时的输入pcm数据,输入源可以是麦克风实时录音数据块,也可以是音文件解码的实时播放数据块。

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    基于MATLAB的数字信号处理(3) 用FFT对信号作分析

    二、实验原理与方法用FFT对信号作分析是学习数字信号处理的重要内容,经常需要进行分析的信号是模拟信号和时域离散信号,对信号进行分析的重要问题是分辨 D 和分析误差。 分辨直接和 FFT 的变换区间 N 有关,因为FFT能够实现的分辨是2πN,因此要求2πN≤D。可以根据此式选择 FFT 的变换区间N。 答:对于非周期信号:有分辨F,而分辨直接和 FFT 的变换区间有关,因为 FFT 能够实现的分辨是2πN…因此有最小的N>2πF。就可以根据此式选择 FFT 的变换区间。 ,经常需要进行分析的信号是模拟信号和时域离散信号,对信号进行分析的重要问题是分辨 D 和分析误差。 分辨直接和 FFT 的变换区间 N 有关,因为FFT能够实现的分辨是2πN,因此要求2πN≤D。可以根据此式选择 FFT 的变换区间N。

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    信号处理之倒原理与python实现

    定义 ----倒可以分析复杂图上的周期结构,分离和提取在密集调信号中的周期成分,对于具有同族谐、异族谐和多成分边等复杂信号的分析非常有。 时域信号经过傅立叶积分变换可转换为函数或功密度函数,如果图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时,对功密度取对数再进行一次傅立叶积分变换,可以使周期结构呈便于识别的线形式。 第二次傅立叶变换的平方就是倒功,即“对数功的功”。倒功的开方即称幅值倒,简称倒。 简言之,倒分析技术是将时域振动信号的功对数化,然后进行逆傅里叶变化后得到的。 倒的水平轴为“倒”的伪时间,垂直轴为对应倒的幅值,其计算公式为:?其中,是时域振动信号,是时域振动信号的功,为时域振动信号的倒。 倒的定义表述为:信号→功→对数→傅里叶逆变换spectrum = np.fft.fft(y, n=num_fft)ceps = np.fft.ifft(np.log(np.abs(spectrum

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    滤波器的使用及算例

    02—域滤波:单边计算图1第二幅图双边我们在信号分析中不常见。常见到的是只显示到最高分析为Fs2的单边(符合采样定理:采样Fs要大于最高分析的2倍以上),如图4第二幅图。? 按照以上步骤处理后的单边结果才能准确反映各的幅值及相位成分(乘以2并不改变相位)。单边是N2个点,相应滤波器的点也是N2个点,如图5? 03—滤波器的构造滤波器的构造,实际上是设计一个的传递函数(不管是域滤波还是时域滤波都是该传递函数),下面的公式是一个4阶滤波器的传递函数,自变量是f(或角w)。? 如图11,6阶滤波器高滤波果较4阶要好,但是它会导致b,a的个数比4阶的多,因而前6个数滤波果不是很好(4阶滤波器是前4个数滤波果不是很好)。 优点:单边能直观体现信号特征(即直流分量,各幅值及相位)。缺点:双边转为单边,然后后半部分补0,较烧脑,域滤波是得到一段信号后再进行处理,所以有较大延时。?

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    GAN网络还原时代原声 | TME音乐超分辨亮相INTERSPEECH

    特别针对曲库中存在一定量高度过低的歌曲,比如年代久远的老歌、手机录制的歌曲等,其高度比较低,音质果差。音乐超分辨技术可基于低带生成高带信号,使音包含更多的信号分量,有提高音质! ---- 『音乐超分辨的挑战』 音超分辨称为Audio Super Resolution或者Audio Bandwidth Extension,起步晚于图像超分辨技术,业界对音超分辨的研究主要专注于时域或者域 语音音乐组成成分单一各乐器重叠建模难度结构分明,简单结构复杂,难高能量稀疏能量大听感评价角度可懂度艺术欣赏听者容忍度高低 表1:语音与音乐的差异对比 干声的时音乐的时 表2:干声与音乐在时上的对比 时域插值 (interpolation): 在时域做“有”插值,不同于resample; ? 2. 域修复 (inpainting): 在域由低信息映射得到高信息。 ? ---- 『相位干扰』 音乐成分比语音相对更复杂,时域方案用在音乐中难以奏,我们选用域方案中的GAN 作为Baseline,主要学习低模到高模的一种映射关系,然后使用ISTFT得到时域信号

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    谷歌提出新型自动语音识别数据增强大法,直接对图“动刀”,提升模型表现

    波形图在传统的ASR任务中,在将训练数据输入到神经网络前,通常先通过剪裁、旋转、调音、加噪等方式先对输入的音数据进行增强,然后再转换成图等视觉表示。因此,每次迭代后,都有新的图生成。 在谷歌的新方法中,研究人员将研究重点放在了扩增图本身的方法上,并不针对声音数据进行改造,而是直接对图等视觉表示进行增强。 △ 将声音数据转换成梅尔图,也就是基于声音的非线性梅尔刻度的对数能量的线性变换SpecAugment通过时间方向上的扭曲改造图,及时修改、屏蔽连续道块和语言道块。 △ 图中紫色区域为被屏蔽的部分可以看出,通过在时间方向上进行扭曲,外加屏蔽多个连续时间步长(垂直方向屏蔽)和梅尔道(水平方向屏蔽),能有扩增数据图。词错降5%这种方法的果如何? △ 扩增数据后的词错(蓝色)与无扩增数据的词错(黄色)除了降低词错,SpecAugment还能有防止神经网络过拟合。?

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    估计-直接法原理与案例

    估计----功估计是域分析的主要手段。它的意义在于把幅度随时间变化的脑电波变换为脑电功变化的图,从而可直观地观察到脑电节律的分布与变换情况。 经典功估计采用的是传统傅里叶变换分析方法(又称线性估计),主要包括直接法(又称周期图法)和间接法(又称自相关法)两种。周期图法直接对观测数据进行快速傅里叶变换,得到功。 自相关法先估计自相关函数,再计算功。由于周期图法直接使用FFT快速计算,所以应用比较广泛。经典估计优点是计算高,缺点是分辨低,常用于分辨要求不高的场合。 本篇文章主要介绍直接法(周期图法)的原理以及实现直接法又称周期图法,这种功也具有周期性,常称为周期图。 周期图是信号功的一个有偏估值,而且当信号序列的长度增大到无穷时,估值的方差不趋于零。 第一步:计算个数据的傅里叶变换(即):第二步:取和其共轭的乘积,得到功:案例说明 clear;%采样Fs=1000;n=0:1Fs:1;%生成含有噪声的信号序列xn=cos(2*pi*40

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    用于语音识别的数据增强

    波形音到声图(Google Brain) 对于一个声图,你可以把它看成一个横轴是时间,纵轴是的图像。?声图表示 (librosa) 直观上来看,声图提高了训练速度。 因为不需要再进行波形图和声图之间的变换,而是扩充了声图的数据。Park等人介绍了 SpecAugment 的数据扩充的方式应用在语音识别上。扩充数据有三种基本的方式:时间规整、掩蔽和时间掩蔽。 覆盖对 [f0, f0 + f)范围内的进行掩码覆盖,f的选取来自于从0到参数F的均匀分布,f0选自(0, ν − f)范围内,其中ν是通道的总数。 实验我们用词错误( Word Error Rate,WER)来评价模型的果。在下图中,“Sch”表示学习的选取,“Pol”表示增强策略。 在960小时的LibriSpeech数据集上对比增强的果(Park et al., 2019)在300小时的Switchboard数据集上,选取四层LSTM的LAS模型作为基准,可以看到增强对模型果有明显的提升

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    机器学习中的音特征:理解Mel

    结果称为。这是可能的,因为每个信号都可以分解为一组正弦波和余弦波,它们加起来等于原始信号。这是一个著名的定理,称为傅立叶定理。快速傅立叶变换(FFT)是一种可以有计算傅立叶变换的算法。 图 快速傅立叶变换是一种功能强大的工具,可让我们分析信号的成分,但是如果信号的成分随时间变化,该怎么办?大多数音信号(例如音乐和语音)就是这种情况。这些信号称为非周期性信号。 FFT是在信号的重叠窗口部分上计算的,我们得到了所谓的图。哇!需要接受很多东西。这里有很多事情要做。良好的视觉果是必须的。?您可以将图视为一堆相互堆叠的FFT。 我们对执行数学运算,以将其转换为mel标度。?Mel图 mel图是转换为mel标度的图。使用python的librosa音处理库它只需要几行代码就可以实现。 我们将y轴()转换为对数刻度,将颜色尺寸(幅度)转换为分贝,以形成图。我们将y轴()映射到mel刻度上以形成mel图。 听起来很简单,对吧?

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    知识(二)--MFCCs

    常说的声图或者图是指域分析,横轴是,纵轴是该信号的幅度。通常使用的librosa.display.specshow得到的如下声图横坐标是时间。 MFCCs(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)梅尔系数就是组成梅尔的系数。 倒和梅尔的区别在于,梅尔带划分是在梅尔刻度上等距划分的,它比用于正常的对数倒中的线性间隔的带更能近似人类的听觉系统。 MFCCs获取的一般流程:预加重通常高能量比低能量小,预加重滤波器主要为了放大高,消除发声过程中声带和嘴唇的应,来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高部分,也为了突出高的共振峰。 功对语音信号的取模平方,得到语音信号的线能量 提取mel刻度计算Mel滤波器组,将功通过一组Mel刻度(通常取40个滤波器,nfilt=40)的三角滤波器(triangular filters

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    NeuroImage:左缘上回和角回对情景记忆编码的贡献:一项颅内脑电图研究

    此外,SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的倾斜SME,其中回忆词与未回忆词的功差异大于AnG中的差异(p=0.04)。 2.8 倾斜为了计算特定受试者和触点的被回忆和未被回忆试验之间的倾斜,分别计算了所有试验的平均功。 3.2 VPC相继记忆应:倾斜增加在VPC的θ和高γ范围内观察到明显的SME(图2A)。阴性SME主要出现在γ范围以下的,并在1.5s时达到峰值4Hz。 SmG中的倾斜SME越阳性,表明回忆词和未回忆词的功在斜上的差异越大。这也反映在较低的阴性SME和较高的阳性SME中(图3A)。 使用线性混合应模型来检验倾斜SME是否与序列位置有关。首先建立了具有区域固定应和个体随机应的SME模型。在这个模型中,存在显著的区域应,因此SmG表现出更大的倾斜SME。

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    当 Wolfram 语言遇上引力波

    02带通滤波根据资料,有数据的范围大概在40Hz到300Hz之间,需要设计FIR 带通滤波器提取数据。通带的范围可以稍微再小一点,这里我们取40Hz到260Hz。 从上面的功上看到,低分量比我们关注的段强 60dB 左右,我们的这个滤波器阻带衰减无法把低分量完全滤除。为此,可以把 2 到 3 个相同的带通滤波器串联使用。 从功里选取若干个(比如15个)较强的功点,各点对应的即陷波器候选工作:可以在{35.9, 36.7, 40.97, 60.00, 120, 180}Hz等上进行陷波。 04大功告成将上面的带通滤波和陷波组合起来,引力波的波形就魔术般地呈现在我们眼前:域处理此类观测数据的有一个特点:大量的噪声中夹杂零星的有数据。 对于这样的数据常见的处理方法是先白化,使变平缓、噪声基本变成 白噪声,有数据在白噪声中会变得鹤立鸡群,一目了然。白化处理比较简单,只要先估计出一个比较平滑的低分辨,插值后去除即可 。

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    【STM32F407的DSP教程】第27章 FFT的示波器应用

    计算方法的比较27.7 珊栏现象27.8 窗函数对于FFT结果的影响27.9 窗函数选择指南27.10 总结27.1 初学者重要提示  本章的知识点非常重要,强烈推荐初学者学习下,尤其注意两个关键知识点泄露和栅栏应 可见, 更高的分辨要求有更长的采样时间, 更宽的分布需要提高对于原始信号的采样,当然我们希望更宽,分辨更精确,那么示波器的长存储就 是必要的! 其中ΔF为分辨,ENBW为与所选加权函数(窗)相关的有噪声带宽。几种典型周期函数的图:? 泄露:所谓泄露,就是信号中各线之间相互干扰,使测量的结果偏离实际值,同时在真实线的两侧的其它点上出现一些幅值较小的假。 因此,避免泄露的方法除了尽量使采集速与信号同步之外,还可以采用适当的窗函数。另外一个方法是采集信号时间足够长,基本上可以覆盖到整个有信号的时间跨度。

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    【振动监测】Rockwell Automation 尖峰能量™应用案例

    虽然BPFO的基在速度中并未明显变大,但是在gSE™中,我们可以清楚的看到,BPFO的基甚至成为了该的主导。(a). 速度 (b). gSE 图2. 同时图里还在6875 RPM的分量下有大概0.6g pk的幅值,这个分量应当是轴承某一特征。 为了获得这些分量,此处采用了3200线的分辨。在图6(a) 中,外滚道润滑故障以及0.5倍工均可显示,但是润滑故障的倍无法显示。 泵的尖峰能量在速度中BPFO的高次谐波成为了主导,同时该主导的边及FTF也较为明显。对比观察尖峰能量中,FTF和BPFO的分量也十分明显。 综合以上四个案例来看,尖峰能量测量在机械设备故障诊断过程中能够起到很好的果。但它并不是万能的,作为故障诊断的一种手段,配合传统的振动测量、相位测量以及其他工艺参数配合,才能达到最佳的诊断果。

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    开启LPWAN 2.0时代的底层技术:Advanced M-FSK(二)

    Advanced M-FSK调制技术参数包括:传输域总带宽BW(不含保护带宽)、点间隔SCS(SubCarrier space)、信道编码速CR(Code Rate)。 根据域因子、信道编码速、传输域总带宽和符号时长确定和比特速,具体推导过程为:因子:比特速:Advanced M-FSK中的参数SCS把Advanced M-FSK和5G联系起来了 5GAdvanced M-FSK调制方式OFDMSC-FDMAM-FSK带高段毫米波低段带宽宽带窄带载波间隔大小高低能量低高速高较低覆盖较近广综上所述,5G通过SCS实现高带宽下的高速 Advanced M-FSK相比LoRa具有更高,同等带宽下速更高Advanced M-FSK在能量基础上,同样可以不断的增加,从而增加速,提升Advanced M-FSK场景应用范围 Advanced M-FSK与5G类似,可以通过增加相位调制增加。5G是QAM调制,即在幅度和相位上同时调制信息;Advanced M-FSK为了保证能量,只进行相位的调制。

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    好文速递:时序图像的时空分解

    同时,类内变化在分解中仍然是一个长期存在的问题。在本文中,我们提出了一种时空解混(STSU)方法来解决这些问题。所提出的方法将分解从传统的空间域扩展到时空域。 它通过使用时间相邻的精细空间分辨图像来检测土地覆盖变化,并进一步提取训练所需的未混合像素的比例信息,从而充分利用多尺度的时空信息。 通过在五个不同领域的中分辨成像光仪(MODIS)数据上进行的实验验证了时空解混方法的有性。 它使用时间上相邻的精细空间分辨图像来同时检测长时间和短期内的土地覆盖变化,并在训练所需的粗糙图像中完全提取未改变像素(即训练样本)的监督类别比例信息。 此外,采用线性光盘支持向量机(LSSVM)来构建有的学习模型,并在上解混剩余的变化像素。

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    Facebook图模型生成比尔·盖茨声音,性能完胜WaveNet、MAESTRO

    (注:可以表示一个信号是由哪些的弦波所组成,也可以看出各弦波的大小及相位等信息,是分析振动参数的主要工具)为了捕获音波形中的高级结构,本文将时域的波形转化为二维时的表达,通过将高度表达的概模型和多尺度的生成模型相结合 建模图可以简化捕获全局结构的任务,但是会削弱与音保真度相关的局部特征的捕获。为了减少信息损失,我们对高分辨图进行了建模。 由于语图在轴上,没有平移不变性,因此本模型用多维递归代替了 2D 卷积。 如下图所示,为本模型所学习到的对齐果。? 多尺度建模 为了提高合成音的保真度,我们生成了高分辨的语图,它与相应的时域表示具有相同的维度。 由于高维的分布对于自回归模型具有很大的挑战,我们使用了一种多尺度的方法,有地置换自回归排序,从而由粗到细地生成语图。 训练 首先对每帧语图进行降采样,从而生成不同分辨的语图。

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    窗函数

    信号的截断产生了能量泄漏,而用FFT算法计算又产生了栅栏应,从原理上讲这两种误差都是不能消除的。 在FFT分析中为了减少或消除能量泄漏及栅栏应,可采用不同的截取函数对信号进行截短,截短函数称为窗函数,简称为窗。 泄漏与窗函数的两侧旁瓣有关,对于窗函数的选用总的原则是,要从保持最大信息和消除旁瓣的综合果出发来考虑问题,尽可能使窗函数中的主瓣宽度应尽量窄,以获得较陡的过渡带;旁瓣衰减应尽量大,以提高阻带的衰减 中的如果两侧瓣的高度趋于零,而使能量相对集中在主瓣,就可以较为接近于真实的。不同的窗函数对信号的影响是不一样的,这主要是因为不同的窗函数,产生泄漏的大小不一样,分辨能力也不一样。 如果测试信号有多个分量,表现的十分复杂,且测试的目的更多关注点而非能量的大小,需要选择汉宁窗。如果被测信号是随机或者未知的,选择汉宁窗。

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