时域专题
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录 一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 时序预测|变分模态分解-双向时域卷积
【Python百日进阶-Web开发-音频】Day708 - 时域处理 librosa.lpc
文章目录 一、时域处理1.1 librosa.lpc1.1.1 语法与参数1.1.2 示例1.1.2.1 在整个系列上以 16 阶计算 y 的 LP 系数1.1.2.2 计算 LP 系数，并绘制原始序列的 LP 估计值 一、时域处理 1.1 librosa.lpc https://librosa.org/doc/latest/generated/librosa.lpc.h
【Python百日进阶-Web开发-音频】Day707 - 时域处理 librosa.autocorrelate
文章目录 一、时域处理1.1 librosa.autocorrelate1.1.1 语法与参数1.1.2 例子1.1.2.1 计算完全自相关y1.1.2.2 计算长达 4 秒的起始强度自相关 一、时域处理 1.1 librosa.autocorrelate https://librosa.org/doc/latest/generated/librosa.autocorre
matlab实现kaiser窗+时域采样序列（不管原信号拉伸成什么样子）是一样的，变到频谱后再采样就是一样的频域序列。
下图窗2的频谱在周期化的时候应该是2（w-k*pi/T）我直接对2w减得写错了 可见这两个kaiser窗频谱不一样，采样间隔为2T的窗，频谱压缩2倍，且以原采样频率的一半周期化。 但是这两个不同的kaiser窗在频域采样点的值使完全一致的。这和matlab模拟dft的过程吻合 也说明不管原信号拉伸成什么样子，只要时域采样序列是一样的，变到频谱后再采样就是一样的频域序列。 （与原信号的
【FPGA数字信号处理】- 什么是时域
数字信号处理的领域中，时域是我们理解和处理数字信号的关键维度之一。 时域分析能够让我们直接观察信号随时间的变化情况，为后续的信号处理和系统设计提供坚实的基础。 接下来将以通俗易懂的方式，让大家深入了解数字信号处理基础中的时域概念。 一、时域的基本概念 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。 在时域中，信号是时间的函数，以时间为轴线，以时间为标尺来展示信号的变化。 对于连
ASR-语音预处理（二）：时域转频域
文章目录 一.时域转频域二.代码：三.程序输出： 一.时域转频域 这节主要介绍如何经过傅里叶变换将音频转到频域，以便于后续的特征提取和识别。先后进行加窗、分帧、FFT和取log操作。 输入：音频矩阵wavsignal ，帧率fs 例：[[1507 1374 1218 … -78 -127 -43]],16000 输出：转成频域后的音频矩阵data_input 二.代码：
信号的时域和频域理解
频域和时域怎么理解?关于时域和频域的对应关系, 通过是德科技的一张动图和一个视频您就能轻松掌握。文末有Fourier Theory/傅立叶理论的介绍。频域和时域分析是分析信号的基本方法，是从不同的角度来描述信号的特性。信号的特性可以在时域上和频率域上得到反映。 基本信号分析方法 谈到时域和频域的对应关系，我们先从信号的基本分析方法讲起。传统上对无线、有线通讯信号的分析方法从三个域上划
![[激光原理与应用-125]：南京科耐激光-激光焊接 - 焊中无损检测技术 - 智能制程监测系统IPM介绍 - 25-传统的时域波形分析法、时域包络线分析法](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/105bb2facaea44d2aa57b021af22404e.png)
[激光原理与应用-125]：南京科耐激光-激光焊接 - 焊中无损检测技术 - 智能制程监测系统IPM介绍 - 25-传统的时域波形分析法、时域包络线分析法
目录 前言： 一、时域波形分析法 1.1 时域波形分析法的基本概念 1.2 时域波形分析法的具体步骤 1.3 时域波形分析法的特点 二、时域包络线分析法 2.1 单信号的包络线 1. 定义 2. 分析步骤 3. 应用领域 4. 优点与局限性 2.2 多个时域信号组成的包络线：极值包络信号 三、激光焊接焊中缺陷检测：时域包络线分析法 3.1 激光焊接中的常见缺陷 3.2
![[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/29697424277748f8a064c111364c2e91.png)
[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。
前言 最近学习以下IIR滤波器和FIR滤波器 前置 1. 时域和频域 时域和频域代表着频率和时间与振幅的一一对应关系 2. 卷积运算 关于卷积的定义，详情请看 这篇文章能让你明白卷积 卷积运算是一种数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统和概率论等领域。卷积运算可以看作是两个函数之间的一种积分操作，用于描述一个函数在另一个函数上的“滑动”效果。 连续卷积： 对于连续
四种信号在时域和频域之间的对应关系（连续周期/非周期、离散周期/非周期）（拉普拉斯、Z变换）
1. 连续周期时间信号 时域：连续周期时间信号可以理解为一种在时间上重复的波形，比如正弦波或余弦波。频域：在频域中，这种信号可以分解为一系列不同频率的正弦波的叠加。每个正弦波对应一个频率和一个复数系数 (C_n)，这些系数告诉我们各个频率成分的强度和相位。 公式解释： x ~ ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ C n ⋅ e j n ω 0 t \tilde{x}(t) = \
揭开FFT时域加窗的奥秘
FFT – Spectral Leakage 假设用于ADC输出数据分析的采样点数为N，而采样率为Fs，那我们就知道，这种情况下的FFT频谱分辨率为δf，那么δf=Fs/N。如果此时我们给ADC输入一个待测量的单频Fin，如果此时Fin除以δf不是整数，就会产生频率泄露。要尽可能保证测得的FFT不会产生频谱泄露，有两种方式进行处理，相干采样和时域加窗。 （1）相干采样 假设M是我们需要采样的
探地雷达正演模拟，基于时域有限差分方法，一
声明：本博客中的公式均是在Word中使用AxMath写好后截图使用的，欢迎引用，但请标注来源。 本系列会有四篇博客： 第一篇内容： 1、基础知识掌握 2、Maxwell方法差分求解原理 第二篇内容： 1、基于C++的TE波波动方程实现 2、边界问题的产生及处理 第三篇内容： 1、基于实际操作流程的GPR正演模拟 2、简单并行化加速GPR正演模拟 第四篇内容： 1、
时域和FFT频域的关系
转自：http://www.ilovematlab.cn/thread-119939-1-1.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换 到频域。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。 虽然很多人都知道FF
基于双向长短时记忆网络的ECG心电信号识别（包括原始时域信号与时频域特征提取，MATLAB R2021B）
循环神经网络RNN，是一种链式结构，能够对连续输入的序列同时处理，且有不错的效果。RNN具有记忆功能且能够随时接受并处理输入数据，这得益于其特殊的连接方式，即神经元之间以一定的方向互相连接构成环，内部时序状态即时展现。RNN因这种特殊的结构在自然语言处理中得以广泛应用，尤其是在翻译、语音识别和图像处理等领域有更明显的优势。RNN网络结构能够利用历史信息的前提是距离不能太远，在距离较远时记忆效果不理
电磁仿真--CST的时域求解器和频域求解器
目录 1. 简介 2. 综合概述 2.1 时域求解器 2.2 频域求解器 3. 优劣势对比 3.1 时域求解器（T、TLM） 3.2 频域求解器（F） 3.3 优势与劣势对比 4. 总结 1. 简介 CST Studio Suite 提供多种类型的高频求解器模块，本文分析常用两种 T/TLM 和 F。 2. 综合概述 2.1 时域求解器 时域求解器有两
第二章 线性时不变系统（LTI）的时域分析
1 what is LTI 2 为什么研究LTI 1）将问题拆分为两个，一个是为什么研究线性系统？，另一个是为什么研究时不变系统？ 2）理想的线性系统好实现吗？ 例如有一个喇叭 ，喇叭输入是电流，输出是声音，那么如果电流是10mA声音是一分贝,那么电流是10A声音会是1000分贝,任何物理系统，他都是有一个工作区间的，超过工作范围是工作不了的。这是齐次性。叠加性就是一个喇叭输入是一个
图像处理：时域、空域、频率的滤波介绍
首先要搞清楚为什么会呈现出不同域的维度，来理解和处理图像，原因是图像的构成有多个维度的信息特点。比如一段视频从时间顺序来看，相邻的2个图像帧绝大部分信息是相同的，这就构成了前向预测的理论基础；比如一帧图像从空间分布来看，矩阵内的像素有着很大的关联性，这就构成了帧内预测的理论基础。 简单来说，包括视频处理也好，图像处理也好，感光器件及其光电转换设计也好，都认为视频或
4、Somark微波可读电介质条形码——时域无芯片RFID标签典型实例
\qquad 本文介绍一种时域无芯片RFID标签，Somark微波可读电介质条形码。这是一项耕耘、发展了近二十年，应用、推广了十余年，集若干高新科技和多门学科于一身的成功技术。对于Somark技术，本人知晓不久，钻研不深，只是心有所惑、左右求证，才对其核心技术和系统原理有所了解，现将它们条理化为三节内容供大家参考，包括： Somark技术概述微波可读条形码胶状悬浮剂及其施用 文中内容尽量给出
【语音处理】基于matlab GUI海宁窗录音信号时域频域分析（带面板）【含Matlab源码 064期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
Matlab实验：离散时间信号与系统的时域分析
01.代码的主要内容 02.代码效果图 获取代码请关注MATLAB科研小白的个人公众号（即文章下方二维码），并回复MATLAB课程设计；本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写
离散时间信号的时域表示
离散时间信号的时域表示 离散时间信号的长度离散时间信号的强度 在连续时间系统中，我们表示用 x ( t ) x(t) x(t)来表示一个信号，其中 t t t的取值是连续的，在离散时间系统中，我们 x [ n ] x[n] x[n]这个序列来表示一个信号，其中 n n n的取值只能为整数，对于非整数的n， x [ n ] x[n] x[n]没有定义而不是取值为0。 一个序
音频干扰检测（时域方法）
请注意注释掉的代码：逐个包络比对就不能加窗了。 import librosa import numpy as np from scipy.signal import windows import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 audio_file = 'sine.wav' signal, sample_rate = librosa.load(
TFN-F4系列光时域反射仪（OTDR）
●全面光纤测试应用，提供多波长选择： 单模：1310/1490/1550/1625nm（带滤波器），最大40dB 多模：850/1300nm，18/22dB ●全自动测量模式：只需选择测量的波长，剩下的工作都由F4来完成，包括自动设置测量条件、执行测量、事件搜索以及数据自动保存。 ●实现对测量文件的自动命名、自动存储操作，简化了操作者的使用程序。 ●通过波长自动切换进行测量的多波长测量模式：在参数
自动控制原理 （四）： 时域下的性能分析
上一章中已经简单介绍过调节时间、 超调量等一些性能的定性分析和定量计算。 本章主要介绍在时域下的系统稳定性分析和稳态误差分析。 系统稳定性分析 对于一个控制系统， 如果其受到扰动， 偏离了原来的平衡状态， 而当扰动消失后， 系统又能够逐渐恢复到原来的平衡状态， 则称系统是稳定的， 如果扰动消失后系统无法恢复至原来的平衡状态， 甚至偏差越来越大， 则称系统是不稳定的， 或不具有稳定性。 稳
什么是光时域反射仪，OTDR的工作原理是什么
光时域反射仪英文简称OTDR是光通信工程建设和维护中必不可少的设备之一。OTDR在通信工程中得到了广泛的应用。OTDR还可以用于光纤和光缆的生产、光缆线路的施工和验收，当然还有光缆线路的维护。用户在检查线路时也会使用OTDR，特别是在监测连续损耗、寻找障碍和线路维护时。 光学时域反射仪(Optical time domain reflectometer, OTDR):技术人员通过OTDR可以看到