现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
AirMagnet Spectrum XT 可实时探测并确定大量非 WLAN 干扰源，该干扰源会干扰和降低 WLAN 网络性能。设备或干扰源名单包括蓝牙设备、数字和模拟无绳电话、传统和变频微波炉、无线游戏控制器、数字视频转换器、婴儿监视器、RF 干扰发射台、雷达、运动探测器和 zigbee 设备等等。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
声谱图（Spectrogram） image.png 这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示频率与能量的关系。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱（对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号）。 image.png 我们先将其中一帧语音的频谱通过坐标表示出来，如上图左。现在我们将左边的频谱旋转90度。得到中
声音检测传感器 1块 （咪头+放大电路 可以网上买现成的模块，也可根据后文提供的原理图自己做）
现代高度发达的通信技术可以让人们在地球的任意地点控制频谱分析仪，因此就更要懂得不同参数设置和不同信号条件对显示结果的影响。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第27章 FFT的示波器应用 特别声明：本章节内容整理自
by方阳
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
数字信号处理（DSP）是在数字计算机或数字信号处理器上对信号进行处理的一种技术。Matlab和Simulink是用于科学计算和系统建模的强大工具，也广泛用于数字信号处理应用。本教程将深入介绍如何使用Matlab进行数字信号处理，并如何在Simulink中建模和仿真数字信号处理系统。
一、功能特点 使用FMOD音频引擎开发，支持跨平台，虚拟频道，插件设计。 数字回放，多个声卡，多路输出，多路输入。 自定义回放延迟，网络特性。 支持类型：DLS、M3U、ASX、WAX、PLS、AIFF、ASF、FLAC、FSB、MOD、MP2、MP3、OGG、RAW、S3M、WAV、WMA、XM、VAG。可以说是相当的牛逼。 录音(自动保存WAV文件) 实时播放。 支持声道，采样频率等设置。 播放音频文件。 音频频谱图显示。 音频瀑布频谱图显示。 背景色，频谱色可调。 录音时长，音频文件播放时长显示。 支
本论文作者包括帝国理工学院硕士生杨润一、北航二年级硕士生朱贞欣、北京理工大学二年级硕士生姜洲、北京理工大学四年级本科生叶柏均、中国科学院大学本科大三学生张逸飞、中国电信人工智能研究院多媒体认知学习实验室（EVOL Lab）负责人赵健、清华大学智能产业研究院（AIR）助理教授赵昊等。
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
图1：左边的傅里叶基(DFT矩阵)，其中每列或每行是基向量，重新整合成28×28(如右边所示)，即右边显示20个基向量。傅里叶基利用计算频谱卷积进行信号处理。如图所示，本文采用的正是拉普拉斯基方法。
具体来说，就是先用AI来观察某段音乐会让人的大脑中产生什么样的电波，然后直接在有需要的人的大脑里模拟这个电波的活动，以此来达到治疗某类疾病的目的。
本文列举了四个关于轴承和泵的应用案例。前两个案例为主轴轴承的应用，主要说明尖峰能量如何应用于故障诊断。第三个案例为泵的轴承应用，该案例同时采用速度频谱和尖峰能量来分析泵的缺陷。第四个案例分析对象为无泄漏泵，以此来验证轴向位移和尖峰能量测量的强相关性。
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
根据双层注意模型，左腹外侧顶叶皮质(VPC)在情景记忆中的作用包括自下而上的注意定向到回忆的事物。研究表明它既有阳性相继记忆效应，也有阴性相继记忆效应。此外，很少有研究比较这一功能在异质性区域内各亚区的相对贡献，特别是前部VPC(缘上回/BA40)和后部VPC(角回/BA39)。为了阐明VPC在事件编码中的作用，本研究比较了24例留置电极癫痫患者在缘上回(SmG)和角回(AnG)多个频段颅内脑电的SME。研究发现VPC总体上存在显著的θ功率降低和高γ功率增加的SME，尤其是在SmG。此外，SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的频谱倾斜SME，其中回忆词与未回忆词的功率谱斜率差异大于AnG中的差异(p=0.04)。这些结果肯定了VPC对情景记忆编码的贡献，并显示VPC在电生理基础上存在前后分离。
❝频谱图是Qt自绘系列的第9篇。1. 画音频数据的波形图。2. 以柱状图显示频谱数据。3. 具有动画效果。❞ 实现概要 1. 音频波形图截取每个16位音频数据绘制而成。 2. 频谱图数据处理是使用FFT(快速傅里叶变换)实现。 3. 涉及到Qt动画类的知识。 系列相关： 1. Qt自绘系列-一堆甜甜圈 2. Qt自绘系列-透明时钟 3. Qt自绘系列-画个锤子 4. Qt自绘系列-简易绘图板 5. Qt自绘系列-聊天气泡框 6. Qt自绘系列-画心 7. Qt自绘
2.掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法，会调用ellipord()和ellip()
今天给大家介绍康奈尔大学和密西根理工大学发表在ICLR2020上的 一篇论文，该论文指出：现有图嵌入模型在训练期间不能很好的合并节点属性信息，模型可能会受到节点属性噪声的干扰，而且由于图嵌入模型的高计算复杂度和内存使用量，很少有模型能够应用到大图上。针对以上问题，该论文提出了一种用于提高无监督图嵌入算法准确性和可伸缩性的多级框架—GraphZoom。通过实验证明，与最新的无监督图嵌入方法相比，GraphZoom可以显著提高分类精度并且极快加速整个图嵌入过程。
一、背景介绍 水泵在数据中心空调水系统中为冷冻水循环和冷却水循环提供动力，是重要的冷源设备。某数据中心1栋包含冷冻泵，冷却泵，补水泵及其配套设备，但投入使用，至今已运行数年，期间没有进行过预防性的大修，设备各部位可能出现磨损、老化变形等现象，导致设备各部位配合尺寸出现变化，易造成主要部件磨损，使性能下降或损坏，有很大的故障隐患，间接会影响冷机的运行及机房末端的正常供冷。 2015年，R水泵厂家对1栋水泵的运行情况进行了测试，采用声音传导的方法，如下图所示，总结出现的故障问题如下表所示。 名称编号故障描述处理
这个课题在很久以前就已经有所接触，不过一直没有用代码去实现过。最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。
1、Frequency：设置频率，按下该按键后，可在数字键盘输入需要的频率，数字键盘右边一列为单位
通过监测一个人的大脑活动，这项技术可以以前所未有的清晰度重建一个人听到的单词。这一突破利用了语音合成器和人工智能的力量，可能会带来计算机直接与大脑交流的新方法。它还能帮助无法说话的人（例如患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 或中风康复的人）重新获得与外界交流的能力。
由于LDO是电子器件，因此它们会自行产生一定量的噪声。选择低噪声LDO并采取措施来降低内部噪声对于生成不会影响系统性能的清洁电源轨而言不可或缺。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
来自哈佛医学院的Tang wei和Stufflebeam等人在PNAS上发文，主要介绍了其针对静息态网络核心区域的动态连接影响局部神经激活的研究。文章指出尽管目前针对大脑模块的隔离和聚合有大量的研究，但是对于分离的模块之间如何进行聚合的了解仍然不足。这个问题的核心是探寻脑区如何受其他脑区影响而变化的机制。在这里，这项研究探寻了两个脑区的连接如何影响特定脑区的神经活动。通过来自同一组被试（29个样本）的静息态fMRI以及MEG数据,分析样本静息态网络（DMN）两个核心区域的静息态关系，得到10-H
生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。正弦波的归一化频率为 2π/5 rad/sample 和 4π/5 rad/sample。较高频率的正弦波幅度是另一个正弦波的幅度的 10 倍。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio， 使用pyaudio库可以进行录音，播放，生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
背景：大脑皮层的神经生理学复杂性已经被证明反映了成人意识水平的变化，但在发育中的大脑中仍然不完全了解。本研究旨在探讨与年龄和麻醉状态转变相关的皮质复杂性变化。本研究验证了以下假设：皮质复杂性(1)随着发育年龄的增加而增加，(2)在全身麻醉时降低。
随着生活品质的逐渐提高，现在人们对于娱乐的品质要求也逐渐开始提升。近些年来，无损音乐正在各大音乐论坛论坛兴起之中。伴随着智能机处理机能的日渐提高和播放器的支持，无损音乐也逐渐开始有损音乐的地位。
我们在项目中经常会遇到音频信号的采集处理，我们今天做一个最简单的音频采集模块。它的电路其实就是在我们上节课的三极管的放大电路上的一个改进，在上一节课三极管放大电路的基础之上，将输出信号换成驻极体话筒，输出端加上截止频率在20KHZ左右的RC低通滤波电路，通过滤波电路来滤除频率在20KHZ以上的噪声信号。
FFmpeg是一个完整的跨平台音视频解决方案，它可以用于处理音频和视频的转码、录制、流化处理等应用场景。官网：http://ffmpeg.org/。FFmpeg有三大利器，分别是ffmpeg、ffprobe、ffplay。今天主要介绍ffplay，它是FFmpeg用于播放音视频文件的播放器。
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空间域抽样间隔和频域间隔之间的关系
尖峰能量™（后面简称为SE，也就是Spike Energy的缩写）测量最初是为了检测受损滚动轴承产生的一些冲击信号。
信号(singal)简介 我们在生活中经常遇到信号。比如说，股票的走势图，心跳的脉冲图等等。在通信领域，无论是的GPS、手机语音、收音机、互联网通信，我们发送和接收的都是信号。最近，深圳地铁通信系统疑
本文讲解了 OFDM 相关概念及原理，并通过 MATLAB 仿真模拟一个 OFDM 时域及频域波形图。
因为项目需要，今天学着使用的一下频谱分析仪，项目属于物联网类型，通信方式是使用的当前市面上比较火的Lora技术（当前市面上常用的两种低功耗远距离通信方案是LORA和NB-LOT）。本次使用频谱分析仪用来测量设计的板子用Lora发送无线数据时候的一些相关参数，主要测试天线发送数据时候的发射功率（单位：DB）。在这里对仪器的基本使用做一个记录，以为备忘。
最大程度降低开关调节器的输出纹波和瞬变十分重要，尤其是为高分辨率ADC之类噪声敏感型器件供电时，输出纹波在ADC输出频谱上将表现为独特的杂散。
文中还提出了一种特殊形式的基于拉普拉斯图频谱的正则化方法，来学习和保持图节点和边属性的一致化。最后，在对合成和实际应用数据（物联网安全优化，化学反应预测）的大量实验证明该方法的有效性和广泛性。
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