频谱方法

当前话题为您枚举了最新的 频谱方法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

频谱泄漏及其在Matlab中的处理方法
频谱泄漏在实际应用中,通常限制观测信号的时间间隔,即在时域截断信号或加时间窗。用时间窗函数乘以信号后,根据卷积定理,时域乘积对应频域卷积,导致频谱泄漏的拖尾现象。
MATLAB基于循环统计量的频谱空穴探测方法
MATLAB基于循环统计量的频谱空穴探测方法包含了其基本原理及MATLAB仿真程序,具备完善的实施框架。
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本,可用于共同学习。
基于频谱的管道泄漏检测方法MATLAB代码开发详解
这是用于管道泄漏检测的基于频谱方法的代码。详细方法请参阅以下论文:X. Wang、DP Palomar、L. Zhao、MS Ghidaoui和RD Murch,发表于《水利工程杂志- ASCE》,第145卷,第3期,文中编号04018089,2019年。
MATLAB开发频谱平滑方法应用于浊音对数幅度谱处理
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。
Matlab 哈希代码:频谱散列
这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是,Python 和 Matlab 在计算特征向量时,可能会得到符号相反的结果,进而导致生成的二进制哈希码不同。然而,无论是 Python 还是 Matlab,hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号,来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。
MATLAB双频谱分析工具
这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析,并生成二维和三维图像的功能。通过该程序,用户可以深入分析信号的频谱特征,帮助理解信号的频谱结构和相关属性。
MATLAB频谱分析的代码
基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。
动态频谱接入认知无线电
下一代动态频谱接入认知无线电
单边频谱与时域信号的转换
提供了一组简便的函数,用于在单边频谱与时域信号之间进行相互转换。函数 dofft 将时域信号和采样率作为输入,返回复数形式的单边频谱。函数 doifft 将单边频谱(复数)作为输入,返回原始时域信号。附加了一个示例,供初学者参考。