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基于matlab的语音信号频谱分析_声音信号的数字化过程

随着软硬件技术的发展,仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统,且功能灵活,很容易构建,所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器,如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看,电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器,由于计算机性能的飞速发展,已把传统仪器远远抛到后面,并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件,如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。

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ICML 2022 | 基于结构化数据的异常检测再思考: 我们究竟需要怎样的图神经网络?

来源:机器之心本文约2700字,建议阅读5分钟本文提出了图异常检测的新工具 ——Beta 小波图神经网络 (BWGNN)。 图神经网络(GNN)被广泛应用于结构化数据的异常检测,例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度(即图拉普拉斯矩阵的谱分解)分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是:异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象,即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现,他们又提出了 Beta 小波图神经网络(BWGNN)。它拥有多个具有局部性的带通

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ICML 2022 | 基于结构化数据的异常检测再思考: 我们究竟需要怎样的图神经网络?

机器之心专栏 机器之心编辑部 图神经网络(GNN)被广泛应用于结构化数据的异常检测,例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度(即图拉普拉斯矩阵的谱分解)分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是:异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象,即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现,他们又提出了 Beta 小波图神经网络(BWGNN)。它拥有多个具有局部性的带通滤波器,能够更好捕获 “右移” 产生的高频异常信息。在四个大规模图异常检测数据集上,BWGNN

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