天津理工实验二：IIR和FIR数字滤波器设计 本实验报告的主要内容是设计和实现IIR和FIR数字滤波器，掌握数字信号处理的基础知识。实验目的在于加深理解IIR和FIR数字滤波器的时域特性和频域特性，并掌握设计原理和设计方法。 实验报告的评估标准包括实验过程、程序设计规范性、实验报告完整性、特色功能等方面。实验报告的内容包括实验目的、实验步骤、实验结果等部分。 在实验中，我们首先设计了一个IIR数字低通滤波器，使用脉冲响应不变法设计滤波器，要求通带和阻带具有单调下降特性。然后，我们使用MATLAB程序，采用窗函数法设计了一个FIR数字滤波器。我们使用设计的滤波器对加噪声的语音信号进行滤波，并对滤波前后的时域波形和频域特征进行比较。 IIR数字滤波器设计的关键步骤包括参数设置、计算模拟滤波器阶数N和截止频率、计算模拟滤波器系统函数、脉冲不变性设计等。FIR数字滤波器设计的关键步骤包括参数设置、计算窗口函数、计算FIR数字滤波器系数等。 实验结果表明，设计的IIR和FIR数字滤波器都能够有效地滤除噪声，提高语音信号的质量。实验结果也表明，两种滤波器都具有良好的时域特性和频域特性。 实验报告的特色功能包括使用MATLAB程序设计滤波器、使用窗函数法设计FIR数字滤波器、对滤波前后的时域波形和频域特征进行比较等。 本实验报告总结了IIR和FIR数字滤波器设计的过程和结果，掌握了数字信号处理的基础知识，并具备了优秀的实验报告写作能力。 * IIR数字滤波器设计：使用脉冲响应不变法设计IIR数字低通滤波器，要求通带和阻带具有单调下降特性。 * FIR数字滤波器设计：使用窗函数法设计FIR数字滤波器，计算FIR数字滤波器系数。 * 滤波器设计的评估标准：包括实验过程、程序设计规范性、实验报告完整性、特色功能等方面。 * 实验报告写作能力：掌握了优秀的实验报告写作能力，能够清晰地表达实验报告的内容和结果。

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天津理工实验一：语音信号的采样及频谱分析 本实验报告的主要内容是对语音信号的采样和频谱分析。实验的目的是掌握傅里叶变换的物理意义，深刻理解傅里叶变换的内涵；了解计算机存储信号的方式及语音信号的特点；加深对采样定理的理解；加深学生对信号分析在工程应用中的理解，拓展学生在信号分析领域的综合应用能力。 实验过程包括录制或下载一段语音信号，观察其时域波形并进行傅里叶变换，观察其频域的频谱；对语音信号加入噪声，再对时域波形和频谱进行比较，并试听回放效果，比较加噪前后的差别；验证频域采样定理。 在实验中，我们使用 Python 语言编写程序，对语音信号进行采样和频谱分析。我们使用 wave 库读取语音信号文件，获取语音信号的参数和数据。然后，我们使用 NumPy 库将读取的二进制数据转换为可以计算的数组，并对数组进行处理，获取语音信号的时域波形和频域频谱。我们使用 Matplotlib 库将结果可视化，展示语音信号的时域波形和频域频谱。 知识点： 1. 傅里叶变换的物理意义：傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。它可以将时域信号分解为不同的频率分量，从而对信号的频率特性进行分析。 2. 语音信号的采样：语音信号的采样是指将连续信号转换为离散信号的过程。在采样过程中，我们需要选择合适的采样率，以确保信号的频率特性不被破坏。 3. 频域采样定理：频域采样定理是指在频域中对信号进行采样的理论依据。它规定了采样率和信号频率之间的关系，以确保信号的频率特性不被破坏。 4. 信号分析在工程应用中的理解：信号分析在工程应用中的理解是指对信号的频率特性、时域特性和频域特性的理解，以便在工程应用中对信号进行正确的处理和分析。 本实验报告的评估标准包括实验过程、程序设计、实验报告完整性、特色功能等方面。实验过程中，学生需要独立完成设计与调试任务，实验报告需要完整、清晰、易读，程序设计需要规范、易读、具有良好的注释。

.swf格式，包括： DFT与Z变换的关系 FIR滤波器的直接型结构 按频率抽取的FFT算法 窗函数设计法原理 离散卷积 理想采样恢复 理想低通的单位脉冲响应及矩形窗 滤波原理演示动画 脉冲响应不变法的频谱混叠现象 脉冲响应不变法的映射及混叠现象 脉冲响应不变法无频谱混叠 脉冲响应不变法映射关系2 内插恢复 频率采样法例题 频率采样法例题II 频率响应的几何确定方法 升余弦窗 时不变系统 时间抽取基-2FFT算法 时域采样定理 时域抽样 双线性变换法的非线性映射 双线性变换法的映射关系 线性卷积和圆周卷积 线性卷积与循环卷积比较 序列的基本运算 序列特性对Z变换收敛域的影响 循环卷积 循环卷积1 循环移位 由DFS导出DFT 有限长序列的圆周移位 圆周卷积

MATLAB驱动的振动信号处理综合程序集：含基础时频分析、小波与多种高级算法包探索实践,基于MATLAB的振动信号处理算法程序集：时频分析、小波变换及模态分解技术研究,基于matlab的振动信号处理相关程序编写 包括基础的时域频域分析，小波分析，希尔伯特变，谐波小波包变，经验模态分解，变分模态分解，模态分析，混沌振子等常见信号处理算法程序包。 ,基于Matlab的振动信号处理; 时域频域分析; 小波分析; 希尔伯特变换; 谐波小波包变换; 经验模态分解; 变分模态分解; 模态分析; 混沌振子。,Matlab振动信号处理程序包：时频分析、小波变换等算法集

MATLAB环境下一种基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法。 算法运行环境为MATLAB r2018a，实现基于稀疏最大谐波噪声比解卷积的机械振动信号处理方法，提供两个振动信号处理的例子。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 压缩包＝程序＋数据＋参考。 MATLAB环境下实现的基于稀疏最大谐波噪声比（Sparse Maximum Harmonic-to-Noise Ratio, SMHNR）的解卷积机械振动信号处理方法，是一种先进的信号处理技术。该方法能够在MATLAB r2018a这一特定的算法运行环境中应用，其主要作用是对机械振动信号进行高效处理。SMHNR解卷积算法通过识别和分离信号中的谐波成分，从而有效去除噪声，提高信号的清晰度。 该技术的核心在于稀疏表示，这使得算法能够以非常少的数据点表示复杂的信号。稀疏技术的应用能够使信号处理在不牺牲信号重要特征的前提下，有效减少数据量。同时，最大谐波噪声比的计算则是基于信号的谐波成分与噪声比值的最大化，这种方法能够保证从信号中提取出最重要的成分，而抑制那些噪声带来的干扰。 机械振动信号处理是该方法的一个主要应用场景。机械系统在运行过程中会产生各种振动信号，这些信号包含了丰富的系统状态信息。通过对振动信号的分析，可以识别出设备的磨损、故障和性能下降等问题。因此，该算法能够对机械系统的健康状况进行实时监测，有助于提前发现潜在的问题，并采取相应的维护措施。 除了机械振动信号之外，该算法还可以应用到金融时间序列分析、地震和微震信号的处理、声发射信号分析、电压和电流信号的监测、语音信号的处理等多个领域。这些应用表明，SMHNR解卷积技术具有广泛的适用性和强大的通用性。 为了更好地理解和应用这一技术，开发者在压缩包中提供了包括程序代码、处理数据和相关参考文献在内的完整资源。这些资源的提供，能够帮助研究人员和工程师快速上手，实现算法的复现和进一步的开发。 在实现上，该方法提供了两个具体的振动信号处理例子，这些例子不仅展示了算法的应用过程，同时也验证了其处理效果。通过实例演示，用户可以更加直观地了解算法的性能，并根据实际需要对算法进行调整和优化。 基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法，因其在噪声去除和信号提取方面的优势，为机械振动分析和其他信号处理领域提供了一种有效的解决方案。而MATLAB环境下的实现，更是为信号处理领域提供了强大的工具支持。

北邮信号处理实验资料与实验报告是一份涵盖了MATLAB编程、数字信号处理理论及实践的综合学习资源，专为北京邮电大学通信工程学院的学生设计。这份资料旨在帮助学生深入理解信号处理的基本概念，掌握利用MATLAB进行信号分析和处理的技术。 在实验报告中，学生会遇到各种关于信号处理的知识点，包括但不限于以下内容： 1. **信号分类**：实验可能涉及到连续信号和离散信号，以及模拟信号和数字信号的区别。理解这些基本概念是进行信号处理的基础。 2. **采样定理**：根据奈奎斯特定理，若要无失真地恢复一个模拟信号，采样频率必须至少是原始信号最高频率的两倍，这是数字信号处理中的重要原则。 3. **滤波器设计**：MATLAB提供了多种滤波器设计工具，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等，用于去除噪声、选择特定频段信号或平滑数据。 4. **傅里叶变换**：傅里叶变换是信号分析的核心工具，用于将信号从时域转换到频域，揭示信号的频率成分。实验可能涵盖快速傅里叶变换(FFT)及其应用。 5. **数字信号处理算法**：实验可能涉及Z变换、离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)、以及窗口函数的应用。 6. **信号调制与解调**：AM、FM、PM等模拟调制方法，以及QAM、PSK、FSK等数字调制技术，是通信系统中的重要组成部分，可能在实验中进行模拟和分析。 7. **信号检测与估计**：实验可能会涵盖噪声环境下信号的检测和参数估计，如最小均方误差(MMSE)估计、最大似然估计(ML)等。 8. **图像处理**：对于涉及图像信号的实验，可能会学习到图像的增强、去噪、压缩等技术，如卷积、直方图均衡化、小波分析等。 9. **MATLAB编程**：实验报告通常要求使用MATLAB编写程序实现信号处理算法，熟悉MATLAB环境、函数库和脚本编写至关重要。 通过这些实验，学生不仅可以巩固理论知识，还能提升实际操作技能，为未来在通信、电子工程等领域的工作打下坚实基础。此外，实验报告的撰写也能锻炼学生的逻辑思维和问题解决能力，提高学术表达水平。

bci 系统复现，项目主要利用结合了稳态视觉诱发电位(SSVEP)范式的脑机接口技术。通过自主设计的刺激器闪烁刺激，诱发大脑产生与闪烁刺激频率一致的基频和倍频的脑电信号。通过脑电采集设备对脑电信号进行采集放大，并传达给计算机，计算机在MATLAB 软件中对采集得到的信号采取频谱分析，进行对脑电信号进行处理识别，从而实现脑电信号与控制信号的转换。之后，将控制信号通过蓝牙设备对第三方设备传达控制指令，凭借指令第三方应用根据对应的预先设定的指令进行预想的状态反应。 即可实现利用脑电信号进行脑控打字拼写、脑控智能机器人（轮椅模型）、脑控智能家居的控制。从而达到为某些失能人群提供服务的目的。 1 产品包括视觉刺激软（硬）件、脑电采集设备、脑电信号放大器、脑电信号处理软件、以及相应的功能性辅助软件五部分。仅需对不同个体进行简单校准，即可进行使用。产品主要利用了稳态视觉诱发电位的脑机接口技术，通过产品配套的硬件以及软件部分。对于有运动障碍，语言障碍的使用者，仅需使用者视觉情况正常以及大脑意识清晰，即可通过SSVEP刺激，诱发使用者大脑枕叶视觉区产生稳态视觉诱发电位。

RAG-N算法，滤波器加法器优化代码

本设计实现了从算法到FPGA的完整映射，可实时检测5μs脉宽/50μs周期的雷达脉冲，为电子侦察设备提供了高性价比的硬件解决方案。原理分析见博客：https://xiaolv.blog.csdn.net/article/details/146155656?spm=1011.2415.3001.5331