电路课件：第14章 线性动态电路的复频域分析.ppt

实验一 系统响应及系统稳定性。 实验二 时域采样与频域采样。 实验三 用FFT对信号作频谱分析。 实验四 IIR数字滤波器设计及软件实现。 实验五 FIR数字滤波器设计与软件实现 实验六 应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用

信号与系统课件：第6章 信号与系统的时域和频域特性.ppt

对三张图的灰度图做傅里叶变换，输出他们的幅值谱，要求频谱原点在图像中心，然后对sobel（x和y方向）、高斯滤波、拉普拉斯滤波器（都是3x3）补零做他们的幅值谱，同样输出中心为零点的图像大小的幅值谱，共4张图像； 然后输出以上滤波器频谱和原始图像以及高斯噪声图像的频谱的乘积后的幅值谱，共8张图； 最后进行傅里叶反变换，得到滤波后的图像，共8张图。

利用MATLAB进行信号的频域分析 周期信号频谱的MATLAB实现 用数值积分分析非周期信号频谱

Matlab 有限差分频域 (FDFD) 代码，用于计算任意二维光子晶体结构中给定波长处的传播场。

matlab由频域变时域的代码EEC-201 [说话者识别] ♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫ 团队：敬业的工程师 这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。 Sadia从事过预加工和MFCC。 Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。 培训，测试和分析写作是同时进行的。 介绍 在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。 由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。 但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。 如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。 我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。 具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。 有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。 依赖于文本的说话者识别策略要求说话者

周期性线性调频信号时域、频域、时频图，可任意改参数。

信号进行时域分析  频域分析 熵分析，并且提取了相关的数据信号

可以看出记性时域分析 频域分析 周期分析，采取了自功率谱 食欲同步平均  简介功率谱分析，自功率谱 自相关 时域同步平均 包络 进行了包罗线的提取 并且可以进行数据的分类，可以得到真实的数据 和诊断产生的数据