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  • 交流信号的特征参数
    千次阅读 热门讨论
    2022-04-17 13:37:32

    经过我的大量搜索,简单总结了一下对于时序信号频域特征提取的手段。

    首先是对于时域信号进行快速傅里叶变换,使其能够生成频域信号。

    频域信号相对于时域信号来说,信号变化更加明晰,便于分析观察。

    计算频域特征我见到两类,你们自己选择需要提取哪种参数。

    整理不易,觉得有帮助点个赞呀,靓仔,有什么问题我们可以一起探讨。

    一、获取频域信号后计算对应的数学统计特征,代码如下:

    load('Data.mat')        %所有样本,二维矩阵,时域样本
                %每列表示:单个样本的采样长度,单个样本采集时长为2.5 s,采样频率为Fs =20 kHz
                                %所以单个样本的采样长度为2.5*20k =50000
                                %第一列为第1个样本-状态1,第二列为第2个样本-状态2
    
                                
    features = table;           %特征表
    sample_number = NUM;          %sample_number为样本个数
    sample_length = 1:1:210000;  %sample_length为单个样本的采样长度
    
    Fs = 50000;                 %采样频率Fs=20 KHz
    t = (1:1:210000)/Fs;         %采样时间t=2.5s
    b = (1:210000);              %实际区间
    
    
    
    P1_length = 105000;% 频域长度。为时域下的1/2;长度需要为偶数
    frequency_samples= zeros(sample_number,P1_length);%把每个样本samples2都从时域通过傅里叶变换到频域
                                                      %frequency_samples为所有样本的频域数据幅值,同样为矩阵
                                                      %列数为P1_length,行大小即为样本个数
    
    
    figure(1)
    subplot(211)
    plot(t(b),ZD6(1,b))
    xlabel('时间/s')
    ylabel('时域幅值/A')
    title('第1个样本-状态1')          %第1个样本-状态1的波形
    subplot(212)
    plot(t(b),ZD6(2,b))
    xlabel('时间/s')
    ylabel('时域幅值/A')
    title('第2个样本-状态2')          %第2个样本-状态2的波形
    
    
    Fs = 50000;
    x = ZD6(1,b);
    L = length(x);
    y = fft(x);
    f = (0:L-1)*Fs/L;
    y = y/L;
    figure(2)
    subplot(411)
    plot(t(b),ZD6(1,b))
    xlabel('时间/s')
    ylabel('时域幅值/A')
    title('第1个样本-状态1')
    
    
    subplot(412)
    plot(f,abs(y))
    
    fshift = (-L/2:L/2-1)*Fs/L;
    yshift = fftshift(y);
    subplot(413)
    plot(fshift,abs(yshift))
    
    P2 = abs(fft(x)/L);
    P1 = P2(1:L/2);
    P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
    fnew = (0:(L/2-1))*Fs/L;
    subplot(414)
    plot(fnew,P1)
    
    
    figure(3)
    plot(fnew,P1)
    xlim([0 100])
    ylabel('频域幅值','FontSize',25)
    xlabel('频率/Hz','FontSize',25)
    % title('第1个样本-状态1')
    
    
    for i=1:NUM       %把时域每个样本都从时域通过傅里叶变换到频域
        Fs = 50000;
        x = ZD6(i,b);
        L = length(x);
        y = fft(x);
        f = (0:L-1)*Fs/L;
        y = y/L;
    
        fshift = (-L/2:L/2-1)*Fs/L;
        yshift = fftshift(y);
    
        P2 = abs(fft(x)/L);
        P1 = P2(1:L/2);
        P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
        fnew = (0:(L/2-1))*Fs/L;
        
        frequency_samples(i,:)= P1; %P1为向量,其长度为P1_length
                                    %frequency_samples为所有样本的频域数据幅值,同样为矩阵
                                    %行数为P1_length,列大小即为样本个数
    end
    
    
    for i=1:NUM
        v = frequency_samples(i,:);
        %频域相关特征
            features.Mean = mean(v);                         %平均值
            features.Std = std(v);                           %标准差
            features.Skewness = skewness(v);                 %偏度
            features.Kurtosis = kurtosis(v);                 %峭度
            features.max = max(v);                           %最大值
            features.min = min(v);                           %最小值
            features.Peak2Peak = peak2peak(v);               %峰峰值
            features.RMS = rms(v);                           %均方根
            features.CrestFactor = max(v)/rms(v);            %振幅因数
            features.ShapeFactor = rms(v)/mean(abs(v));      %波形因数
            features.ImpulseFactor = max(v)/mean(abs(v));    %冲击因数
            features.MarginFactor = max(v)/mean(abs(v))^2;   %裕度因数
            features.Energy = sum(v.^2);                     %能量
    
    end

    二、提取频域的 重心频率均方频率频率方差

    下列特征是基于功率谱求解,功率谱内容在我另外博客中有详细介绍

    for i=1:num
        data1=ZD6(i,:);
        % 傅里叶变化获得频谱
        [f,result_FFt]=transToFFT(data1,50000);
        % 计算频域特征
        F1=fc(f,result_FFt);   %重心频率
        F2=msf(f,result_FFt);  %均方频率
        F3=vf(f,result_FFt);   %频率方差
        F4=BandEnergy(f,result_FFt); % 计算350-700Hz频带能量
        F5=RPSD(result_FFt); % 相对功率谱熵
        T(i,:)=[F1 F2 F3 F4 F5];
    end

    以上代码为大致轮廓,具体细节可自行了解。

    我也是刚接触,也想问一下,这两类特征参数,有什么差别么,哪个更为有效呢?希望有了解的朋友可以共同交流一下,哈哈哈。

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  • 时域特征提取_EEG信号特征提取算法

    千次阅读 2020-12-17 13:17:33
    点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达时域分析与频域分析EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号,确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。特征參数主要包括时域信号(如幅值)和...

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    时域分析与频域分析


    EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号,确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。

    特征參数主要包括时域信号(如幅值)和频域信号(如频率)两大类,相应的特征提取方法也分为时域法、频域法 和时-频域方法。

    频域分析方法主要是基于EEG信号各频段功率、相干等。

    这类方法是建立在假设EEG信号具有平稳特性的基础上,同时只是考虑信号的频域信息,忽略信号在时间上的分辨率。在EEG信号研究中,常用的频域分析方法包括功率谱估计(直接发和间接法)。

    时域分析方法则主要分析EEG波形的几何性质,如幅度、均值、方差、偏歪度、峭度等。

    这类方法主要是利用EEG波形的性质,如波幅、均值、方差、偏歪度和峭度等对临床EEG记录进行观察分析。在EEG信号研究中,常用的时域分析方法有:过零点分析、直方图分析、方差分析、相关分析、峰值检测、波形参数分析和波形识别等。

    2bb8c61adb22f340ab58c782e94ce187.png

    常使用的特征提取方法:

    自回归(auto regressive, AR)、傅里叶变换(Fourier transform,FT)、表面拉普拉斯(surface-Laplacian)变换和小波变换(Wavelet transform,WT)

    不同特征提取方法特点


    快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)

    经典的FFT在分析确定信号和平稳信号时很有效,但在分析突变信号的频谱时具有一定的局限性。

    对于alpha波、beta波等脑电基本节律,功率谱分析或FFT等方法可以从频域中直接提取出特征。

    稀疏傅里叶变换(Sparse Fourier transform, SFT)

    SFT是时间窗内信号特征的平均,时间窗里信号越短,获得的时间分辨率就越高。该方法在一定程度上克服了FFT不具有的局部分析能力的缺陷,在某些信号处理中有一定的作用。

    自适应自回归(Adaptive Auto Regressive ,AAR)

    AAR模型参数方法随每一样本点的输入而改变,能够很好地反映大脑的状态。不过,该方法更适合分析平稳的脑电信号,对包含高度非平稳信号的运动想象EEG,该模型是有局限性的。

    小波变换(Wavelettransform, WT)

    小波变换在低频时的时间分辨率较低,而频率分辨率较高;在高频时的时间分辨率较高,而频率分辨率较低,正符合低频信号变化緩慢而高频信号变化较快的特点。因此小波分析比傅里叶变换和短时傅里叶变换更适合分析非平稳的脑电信号。

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  • 清音的过零率为0.2左右,浊音的过零率为0.1左右,但两者分布之间有相互交叠的区域,所以单纯依赖于平均过零率来准确判断清浊音是不可能的,在实际应用中往往是采用语音的多个特征参数进行综合判决。 3.3 自相关函数 ...
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    正版链接:
    https://blog.csdn.net/meenr/article/details/117629753

    基于MATLAB的语音信号时域特征分析

    实验1 基于MATLAB的语音信号时域特征分析

    1 实验目的及要求

    本实验要求:按所学相关语音处理得的知识,通过网上学习、资料查阅,自己设计程序,给出某一语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征的分析结果,并借助时域分析方法检测所分析语音信号的基音周期,写出实验报告(按一般科学论文的写作规范)。

    2 实验原理

    2.1 短时能量

    由于语音信号的能量随时间变化,清音和浊音之间的能量差别相当显著。因此对语音的短时能量进行分析,可以描述语音的这种特征变化情况。定义短时能量为:

    在这里插入图片描述

    其中N为窗长,特殊地,当采用矩形窗时,可简化为:

    在这里插入图片描述

    2.2 窗口的选择

    通过对发声机理的认识,语音信号可以认为是短时平稳的。在5—50ms的范围内,语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。我们将每个短时的语音称为一个分析帧。一般帧长取10—30ms。采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。通常会采用矩形窗和汉明窗。

    在这里插入图片描述

    图2.1 矩形窗和汉明窗的时域波形

    2.3 短时平均过零率

    过零率可以反映信号的频谱特性。当离散时间信号相邻两个样点的正负号相异时,我们称之为“过零”,即此时信号的时间波形穿过了零电平的横轴。统计单位时间内样点值改变符号的次数具可以得到平均过零率。定义短时平均过零率:

    在这里插入图片描述

    其中
    在这里插入图片描述

    为符号函数,

    在这里插入图片描述

    在矩形窗条件下,可以简化为

    在这里插入图片描述

    短时过零率可以粗略估计语音的频谱特性。由语音的产生模型可知,发浊音时,声带振动,尽管声道有多个共振峰,但由于声门波引起了频谱的高频衰落,因此浊音能量集中于3KZ以下。而清音由于声带不振动,声道的某些部位阻塞气流产生类白噪声,多数能量集中在较高频率上。高频率对应着高过零率,低频率对应着低过零率,那么过零率与语音的清浊音就存在着对应关系。

    2.4 短时自相关函数

    自相关函数用于衡量信号自身时间波形的相似性。清音和浊音的发声机理不同,因而在波形上也存在着较大的差异。浊音的时间波形呈现出一定的周期性,波形之间相似性较好;清音的时间波形呈现出随机噪声的特性,样点间的相似性较差。因此,我们用短时自相关函数来测定语音的相似特性。短时自相关函数定义为:

    在这里插入图片描述


    在这里插入图片描述
    并且

    在这里插入图片描述

    可以得到:

    在这里插入图片描述

    3 实验结果及分析

    3.1 短时能量法

    (1)加矩形窗

    在这里插入图片描述

    图3.1 不同长度矩形窗的短时能量

    结果分析:
    本实验采用下载后剪切的一部分MP3格式语音“语音信号处理”,此段语音是双声道制式,只取一个声道进行处理。为了实现短时处理,我们对采样后的信号进行加窗处理,此次加的是矩形窗,矩形窗的主瓣宽度小,具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大,会导致泄漏现象。从图1可以看出不同长度的窗对信号能量的影响不同,窗过大(N 很大),等效于很窄的低通滤波器,不能反映幅度En的变化;窗过小( N 很小),短时能量随时间急剧变化,不能得到平滑的能量函数。

    (2)加hamming窗

    在这里插入图片描述

    图3.2 不同长度hamming窗的短时能量

    结果分析:
    此段程序采用的是hamming窗,汉明窗的主瓣宽,旁瓣峰值低,可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用汉明窗,在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。

    3.2 短时平均过零率

    在这里插入图片描述

    图3.3 短时平均过零率

    结果分析:

    清音的短时能量较低,过零率高,浊音的短时能量较高,过零率低。清音的过零率为0.2左右,浊音的过零率为0.1左右,但两者分布之间有相互交叠的区域,所以单纯依赖于平均过零率来准确判断清浊音是不可能的,在实际应用中往往是采用语音的多个特征参数进行综合判决。

    3.3 自相关函数

    在这里插入图片描述

    图3.4 短时自相关函数

    4 分析总结

    从图3.4可以看出,清音接近于随机噪声,清音的短时自相关函数不具有周期性,也没有明显突起的峰值,并且随着延时的增大迅速减小;浊音是周期信号,浊音的短时自相关函数呈现明显的周期性,自相关函数的周期就是浊音信号的周期,根据这个性质可以判断一个语音信号是清音还是浊音,还可以判断浊音的基音周期。浊音语音的周期可用自相关函数中第一个峰值的位置来估算

    实验代码

    感兴趣的或者需要本文实验代码和实验报告的读者可参考下面两种方式获得。

    途径1

    优先推荐该途径
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    第二步:回复相应的内容可获取本文相关资料。
    二维码

    途径2

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    在这里插入图片描述
    2贰进制–Echo 2020年10月
    我认同兴趣是最好的老师,但是除了兴趣其次是侮辱,所以如果您觉得本文还不错,请点赞+评论+收藏,要是关注那更是对我极大地羞辱了,您的羞辱便是我前进的动力!
    如果本文对你有所帮助,解决了您的困扰,您可以通过赞赏来给予我更大支持:
    在这里插入图片描述
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  • 一维信号的频域特征分析python

    千次阅读 热门讨论 2022-03-14 09:18:26
    1.讲解了功率谱的实现 2.利用功率谱为参考的频域特征求取

    频域分析是按照频率观察信号特征。在一般情况下,我们分析信号习惯从时域方向开始,因为时域的分析更加直观,但频域的表示更加简洁,从这方面去分析对信号了解更加深刻。通过分析振动信号的频域特征准确地表征信号频谱信息,然后获悉在不同工况下部件运行时的健康状态。目前常用的频域特征参数包括重心频率、平均频率、均方根频率以及频率标准差。进行频域分析通常利用傅里叶变换开始。

    首先来介绍一下计算频域特征的一个重要参量——功率谱,由于功率谱对功率信号还有其他随机信号的普遍适用性,故不采用简单频谱作为参考依据。但对于普通随机信号是可以直接采用频谱的

    功率谱定义:功率谱是原信号傅立叶变换的平方并除以采样点数N,称功率谱密度函数,被定义为单位频带内的信号功率,即表示了信号功率随着频率的变化情况
    而维纳-辛钦定理也指出:一个信号的功率谱密度就是该信号自相关函数的傅里叶变换

    功率谱单位为W/Hz

    import numpy as np
    
    def get_fft_power_spectrum(y_values, N, f_s, f):
        f_values = np.linspace(0.0, f_s/f, N/f)
        fft_values_ = np.abs(fft(y_values))
        fft_values = 2.0/N * (fft_values_[0:N/2])    # 频率真实幅值分布,单边频谱图,再把所有点频率大小表示出来*2
    
        # power spectrum 直接周期法
        ps_values = fft_values**2 / N
    
        # 自相关傅里叶变换法
        cor_x = np.correlate(y_values, y_values, 'same')    # 自相关
        cor_X = fft(cor_x, N)                 
        ps_cor = np.abs(cor_X)
        ps_cor_values = 10*np.log10(ps_cor[0:N/2] / np.max(ps_cor))
        
        return f_values, fft_values, ps_values, ps_cor_values
    

    上述式中返回值,f_values设置的范围,fft_values为所有信号点的傅里叶变换值,ps_values是直接周期法功率, ps_cor_values是自相关下的对数功率。

    1. 重心频率:用来描述信号在频谱中分量较大的信号成分的频率,反映信号功率谱的分布情况。即对于给定的频带范围,低于重心频率的频率范围内包含的能量是信号总能量的一半。

    S1 = \frac{\sum_{k=1}^{N}f_{k}\cdot P\left ( k \right )}{\sum_{k=1}^{N}P\left ( k \right )}其中P(k)为对应功率谱值,fk为对应点的频率幅值大小。低频幅值较大时,重心距离原点较近

    x = np.loadtxt(./.txt)
    N = len(x)
    f_s = 12000
    
    f_values, fft_values, ps_values, ps_cor_values = get_fft_power_spectrum(x, N, f_s, 2)
    # 直接取周期法功率
    P = ps_values
    f = fft_values
    
    S = []
    for i in range(N//2):
        P1 = P[i]
        f1 = fft_values[i]
        s1 = P1*f1
        S.append(s1)
    
    # 求取重心频率
    S1 = np.sum(S)/np.sum(P)

    2. 平均频率:功率谱值平均值。

    S2=\frac{\sum_{k=1}^{N}P\left ( k \right )}{N}

    S2 = np.sum(P)/N    #这个N是P的个数,并不是采样点数

    3.频率标准差:重心频率为中心的惯性半径。我的理解是信号频率分布越离散,这个均方根频率越大。

    S3=\sqrt{\frac{\sum_{k=1}^{N}\left ( f_{k}-S1 \right )^{2}\cdot P(k)}{\sum_{k=1}^{N}P(k)}}  其中S1为重心频率。

    S = []
    for i in range(N//2):
        P1 = P[i]
        f1 = fft_values[i]
        s2 = P1*((f1-S1)**2)
        S.append(s2)
    
    S3 = np.sqrt(np.sum(S) / np.sum(P))

    4.  均方根频率:均方频率的算数平方根。均方根频率可以看做惯性半径,可以反馈出信号的频率分布。

    公式:S4=\sqrt{\frac{\sum_{k=1}^{N}f_{k}^{2}\cdot P(k)}{\sum_{k=1}^{N}P(k)}}

    S = []
    for i in range(N//2):
        P1 = P[i]
        f1 = fft_values[i]
        s2 = P1*(f1**2)
        S.append(s2)
    
    S4 = np.sqrt(np.sum(S) / np.sum(P))

    以上便是几种常用的频域特征及其python实现,希望多交流学习。

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  • PPG信号

    千次阅读 2022-05-19 00:01:43
    光学心率传感器,例如我们的手环测量心率。当LED光射向皮肤,透过皮肤组织反射回的光被光敏传感器接受并转换成电信号再经过AD转换成数字信号,简化过程:光--> 电 --> 数字信号。大多数传感器采用绿光。
  • 在之前的文章(Mr.括号:信号时域分析方法的理解...时域特征值是衡量信号特征的重要指标,时域特征值通常分为有量纲参数与无量纲参数。 所谓“量纲”,简单地理解就是“单位”。有量纲的参数就是有单位的,比如平...
  • 论文编号:DZXX539 论文字数:20578,附任务书,开题报告,外文翻译摘 要语音是一种典型的非平稳随机信号,是人们在交流信息时所使用的最自然、最有效和最方便的手段,在社会进步和科技发展中发挥着非常重要的作用。...
  • 长安大学毕业论文开题报告表课题名称基于Matlab的语音信号特征提取方法研究课题来源学生姓名一、课题意义自从各种机器被人类制造和使用,人机交流就是一个重要的研究课题。通过键盘,人机交流在一定程度上得以实现,...
  • 语音信号的LPC特征提取

    千次阅读 2020-09-28 15:31:28
    人类用语言交流的过程可以看成是一个复杂的通信过程,为了获取便于分析和处理的语音信源,必须将在空气中传播的声波转变为包含语音信息并且记载着声波物理性质的模拟(或数字)电信号,即语音信号,因而语音信号就成为...
  •  精确性是对各种直流和交流参数的总体要求(例如低噪声、低失调电压、低输入偏置电流及其他应用相关参数),针对各类广泛的精确应用,美国国家半导体对此类要求进行了优化,对多款运算放大器进行三种温度的测试,以...
  • 有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的。虽然很多人都...
  • 2.1.2 捕获时-频-空特征之间的局部特征 脑电信号的时-频-空特征中会存在一些反映大脑情绪的局部特征。如图中的红框所示,受试者处于积极情绪时,大脑颞叶在 频段下的激活程度会比消极时更高。这些局部特征的存在有...
  • PAGEPAGE 5※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※2007级学生数字通信原理课程设计数字通信原理课程设计报告书课题名称正弦信号的频谱分析及提取姓 名胡 婷学 号0712401-34院、系、部...
  • (一)信号及脉冲电信号

    千次阅读 2019-11-06 11:42:31
    电流信号(直流电、交流电、脉冲电) 电磁波中的无线电信号信号(机械波、电磁波) 按传输介质分类(传输的都是电磁波) 有线信号(电线传输的电信号、光缆传输的光信号) 无线信号(自由空间 传输的无线电、微波等)...
  • 如图3所示为LFPS的信号特征。在力科一致性测试软件中会分析脉冲的上升、下降时间、周期、占空比、峰峰值、共模电压,以及脉冲串的突发持续时间(tBurst)和重复时间(tRepeat)。 图3:LFPS信号的波形 SSC(Spread ...
  • 基于MATLAB的语音信号处理

    千次阅读 2021-09-15 11:59:37
    语音是人们交流思想和进行社会活动的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析,优化人类通信交流。语音信号处理包括语音通信、语音增强、语音合成、语音识别和说话人识别等方面。语音信号的好坏、语音识别率的...
  • 铁路信号基础知识——信号部分

    万次阅读 多人点赞 2019-06-25 22:01:27
    一.信号 信号:是传递信息的符号。 铁路信号设备是一个总名称,概而言之为信号、联锁、闭塞 铁路信号:是向有关行车和调车...铁路信号按感官的感受方式可分为视觉信号和听觉信号两大类。 视觉信号:是以颜色、形...
  • 工业控制系统的输入与输出信号

    千次阅读 2021-07-09 09:48:06
    工业控制系统的输入输出信号在工业生产过程中实现计算机控制的前提是,工业生产过程的过程参数、工况逻辑和设备运行条件等物理量必须转化为电信号(电压或电流)或计算机通过传感器或变送器可以识别的逻辑量。...
  • 数字信号处理学习心得体会3篇

    千次阅读 2021-04-21 21:08:53
    《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程,主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法,通过建立数学模型和适当的数学分析处理,来展示这些理论和方法的实际应用。...
  • 【实例简介】阵列信号处理的理论和应用的pdf以及书中的代码 对于研究阵列信号的同学很有用【实例截图】【核心代码】光盘说明:1.光盘使用环境:CPU:≥Pentium III 800MHz;内 存:≥256M;光 驱:≥24 倍速;显 卡...
  • 语音信号处理入门入籍和课程推荐

    千次阅读 2020-11-29 10:39:50
    由于看网上关于语音信号处理的入门书籍和课程推荐的比较少,同时相关的领域人员也比较少,所以建了这个公众号,欢迎各位同仁指正交流,谢谢。 本文是从我的公众号【音频信号处理那些事儿】选取而来的,所以直接复制...
  • 与等效电路模型相比,模型的频域精度由半定量提高至优于5%,并将适川频率由特定范围扩展至只计入本征参数时的特征频率,涵盖全部SiGe的小信号的工作频段,为器件的没汁、优化和应用提供?种宽频带和高精度的定量
  • 交流电及整流滤波电路

    千次阅读 2016-11-27 15:42:28
     交流电路 正弦交流电的表达式如下,其曲线如图6.2.1-1所示。  (1) ...由此可见,正弦交流电的特征表现在整弦交流电的大小、变化快慢及初始值三方面。而它们分别由幅值(或有效值)、频率
  • 《MATLAB语音信号分析与合成(第二版)》:第5章 带噪语音和预处理前言1. 数据与函数路径设置2. MATLAB仿真一:语音信号加高斯白噪声3. MATLAB仿真二:语音信号加正弦噪4. MATLAB仿真三:语音信号叠加噪声5. MATLAB...
  • 《MATLAB语音信号分析与合成(第二版)》:第2章 语音信号的时域、频域特性和短时分析技术前言1.2.3.小结 前言 1. 2. 3. 小结 对本章内容感兴趣或者想充分学习了解的,建议去研习书中第二章节的内容。 ......
  • 【可穿戴算法开发】-PPG信号检测方法

    万次阅读 多人点赞 2020-01-17 18:36:42
    文章目录一、PPG(光电容积脉搏波法)信号的检测原理二.PPG技术目前...心电、血压、血氧等生理参数是预防和分析心血管疾病的重要生理参数。 常用的心电测量仪器有:多导ECG心电图仪、PPG心率检测器、心率带等; 常...

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交流信号的特征参数