内容概要：本文详细介绍了如何使用Python构建一个语音信号处理的图形用户界面（GUI），涵盖语音信号录入、去噪（基于CEEMDAN、EEMD、EMD算法）及幅频特性分析。首先，通过pyaudio和sounddevice库实现语音录入，接着利用PyEMD库进行EMD、EEMD和CEEMDAN三种去噪方法的对比和应用，最后通过numpy和matplotlib库完成幅频特性分析。文中提供了详细的代码示例和解释，帮助读者理解和实现每个步骤。 适合人群：具备一定Python编程基础，对语音信号处理感兴趣的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于科研项目、教学演示和个人兴趣开发；②帮助用户掌握语音信号处理的基本流程和技术要点；③提供完整的代码实现，便于快速搭建实验平台。 其他说明：文中提到的实际应用技巧如多线程处理、频谱图优化等，有助于提升程序性能和用户体验。同时，强调了不同去噪方法的特点及其应用场景，使读者能够根据具体需求选择合适的算法。

引言 　　频率特性是电路网络的重要特性。过去常采用人工测量的方法，通过输出不同频点的正弦信号去激励电路网络，然后测量电路网络的响应，一个测试往往需花费较长的时间才能完成。采用专用的扫频仪、网络分析仪等实现电路网络的频率特性测量虽只需几分钟，但由于设备价格昂贵，普通教学实验室较少配备。采用微处理器控制直接数字合成（DDS）扫频源的方法可较好地实现频率特性的测试，但扫频信号源、幅度与相位检测电路的设计与制作难度较大，实现的装置往往存在简陋、性能不稳定等缺点。 　　带数字接口的直接数字合成（DDS）函数发生器和数字示波器在实验室中得到了广泛的应用。前者能实现高的幅度和频率切换，后者则集数据采集、

本文以DDS函数信号源、数字示波器和普通计算机作为硬件平台，在计算机上配置LabVIEW8.6程序，控制函数信号源产生测试所需扫频信

线性调频信号的幅频特性，脉压处理，脉压后的带宽，峰值旁瓣比，积分旁瓣比性能的检测。

电子测量与检验技术

生成4个正弦信号将这4个正弦信号相加并观察其时域波形然后使用FFT 对这4个正弦信号相加得出的信号进行频谱分析观察其幅频和相频图时域波形再叠加上一个幅值为5V的白噪声然后使用一个巴特沃斯带通滤波器频率成份观察滤波之后的时域波形

渐近线与精确对数幅频特性曲线的误差分析： 当 时， 当ξ=1时为-6dB；当ξ=0.5时为0dB； 当ξ=0.25时为+6dB。 图5-18振荡环节对数幅频特性误差修正曲线 * 它是阻尼比ξ的函数；

基于mathcad软件如何画传递函数的幅频特性（传递函数的波特图）源文件。目前mathcad软件的介绍并不多。这个源文件你一看便知道如何画了。非常简单。

数字信号处理（卷积、幅频特性相频特性、零极点图、差分方程、各种序列的例题和代码），旁边有注释，要原题目的话可以私聊我哦，看不懂的也可以问我，因为代码是自己写的，并不一定 是最优的，大佬可以批评指正！！！！！！！以后还会更新题目和代码的

本程序为matlab的源代码，实现了对电力系统仿真软件PSCAD输出的时域信号数据进行频域的分析。