MATLAB中倒谱提升器的频谱平滑效果分析

Matlab开发-语音的倒谱提升。这个练习展示了倒谱提升在光谱平滑中的影响。

这个MATLAB练习涉及使用提升法平滑用户指定语音文件中特定浊音语音帧的STFT对数幅度谱。首先，使用指定窗口处理语音帧，并进行p阶预测器LPC分析，计算其对数幅度谱。随后，通过低频提升器提升倒谱，进行进一步分析。练习最后将三个对数幅度谱绘制在一个图上，以便进行比较。详细的用户指南可以在文件“3.22 Spectral Smoothing.pdf”中找到。

信号优化平滑技术这一章探讨了两种利用频谱分析实现最佳信号平滑的创新经验方法。这两种方法适用于受噪声干扰的平稳和非平稳、线性和非线性信号，并基于频谱表示定理 (SRT) 进行信号分解，并利用最优控制的动态特性。 方法特点：* 生成低分辨率和平滑滤波器* 分别适用于长期和短期最佳跟踪和预测 验证方法：* 采用蒙特卡洛模拟对三类主要信号进行分析* 将双 SRT 方法与广为人知的经验希尔伯特-黄变换 (HHT) 的类似优化版本进行比较

这段代码利用阈值倒谱技术对功率谱进行平滑的非参数估计。它基于Petre Stoica和Niclas Sandgren在2006年发表于IEEE信号处理杂志的文章《通过倒谱阈值法进行平滑的非参数频谱估计》。压缩文件包含CepSpec.m函数（用于执行功率谱估计的代码），以及自述文件和一些演示数据文件。

ring_resonator_analysis_Matlab代码库提供Matlab函数，用于分析环形谐振器的频谱数据，并基于洛伦兹拟合提取关键参数。 主要功能： 峰值识别与分析： peak_finde_and_analysis.m 函数自动识别谐振峰值，并对每个峰值进行洛伦兹拟合，提取谐振波长、Q因子、自由频谱范围 (FSR)、消光比、不同耦合标准下的损耗以及振幅耦合系数等参数。 示例数据： ring_spectrum_example.csv 文件包含一个半径为120um的环形谐振器的实验频谱数据，可用作代码测试和示例。 依赖库： 代码依赖于lib文件夹中的函数库。 使用方法： 将代码库下载至本地Matlab工作路径。 根据实际需求修改代码文件顶部的参数设置。 运行 peak_finde_and_analysis.m 函数，输入实验数据或示例数据进行分析。 注意： 代码默认参数设置基于 ring_spectrum_example.csv 文件中的示例数据。

在MATLAB环境下，AMI编码的实现及其频谱分析是一个重要的研究课题。AMI编码在数字通信中扮演着关键角色，通过MATLAB工具进行实现和分析，可以深入探讨其在信号处理中的应用和效果。技术上的发展使得AMI编码在数据传输中具有广泛的应用前景。

基于评分卡的评分结果分组计算lift，并结合绘制lift曲线的方法来优化效果。

基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。

此函数计算循环调制谱（CMS），用于估计（交叉）频谱密度相关性，可检测信号中潜在的循环平稳分量，适用于轴承和齿轮故障诊断。CMS提供了包络分析的预处理工具，以便捕获诊断信息丰富的频带。文中还展示了CMS的实际应用示例。参考文献：Antoni J, Cyclostationarity by examples, Mechanical Systems and Signal Processing 23(4):987-1036, 2009