在 FPGA 实现 FIR 滤波器时,最常用的是直接型结构,简单方便,在实现直接型结构时,可以选择串行结构/并行结构/分布式结构。
本讲使用matlab产生待滤波信号,并编写testbench进行仿真分析,在Vivado中调用FIR滤波器的IP核进行滤波测试,下一讲使用两个DDS产生待滤波的信号,第五讲或第六讲开始编写verilog代码设计FIR滤波器,不再调用IP核。
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。
前言 本文集中前面主要介绍了离散数据的傅里叶变换,并且得到了较好的效果!那既然有了傅里叶变换这个工具,为什么还需要小波变换呢?因为:傅里叶变换只能告诉你原始信号中有哪些频率,但不能告诉你这些频率的信号出现在什么时间!也就说明:如果信号是”时变”的(频率随着时间是改变的),那么单纯用傅里叶变换所能反映的信息就十分有限了!因此,针对时变信号,我们使用小波变换。图1展示”时变信号”与”时不变信号”区别:
用数学软件演奏音乐早已不是什么新鲜事,很早就有人用Matlab弹奏卡农或是最炫民族风,最近我知道还有人用无理数生成一段音乐,很有趣。而我选择用Mathematica弹奏卡农是因为卡农这种谱曲方式很奇妙,体现在程序上也是简洁而优美的。可能有人还不了解卡农是什么,卡农不是指某一首具体 的曲子,而是一种谱曲方式,它把几段相同的旋律在不同的时刻逐次展开,交错的旋律又能相互配合,形成一首完整的卡农。这首用Mathematica演奏的卡农就是大家最耳熟的“帕赫贝尔的卡农”,你可以在它的乐谱中一窥其中的奇妙。 我们关注
前言:最近研究汽车碰撞的加速度信号,在信号的采集过程中难免遇到噪音,导致信号偏差,为了更好的反映系统情况,故常需要信号去噪,本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法,目的是达到某种目的(让它更模糊或者让它更清晰)。
简单地再讲一下大致地过程:通过PS描摹得到冰墩墩的轮廓线,然后通过matlab编程提取轮廓线坐标,有了坐标就可以完美动态展示任何一个想要绘制的部分,还能实现图形的矢量化操作。不知道如何用matlab提取轮廓线坐标伙伴,可以参看matlab爱好者公众号之前推送的文章(matlab任意图形轮廓坐标提取【含源代码】)。
算法一泡就是几十分钟,算法跑的时候忙着看手机,希望算法跑完了能够提醒一下,然后就发现了sound()函数。不得不说MATLAB的功能真是齐全,我估计数字音频处理需要这些操作吧。
本文介绍了一种用于语音识别的剪切程序,该程序可以自动剪切音乐,并通过Matlab编程实现。该程序可以处理音乐重叠部分,并将它们分成单独的音频文件。它还可以使用不同的参数和文件名模板,并可以调用外部程序来执行操作。该程序可以大大提高语音识别的效率和准确性,同时也可以用于其他需要音频处理的领域。
几经波折,公式识别神器Mathpix for matlab 1.0.0版今天正式与大家见面,相关演示视频已上传至matlabaihaozhe的B站账号。
摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究,对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理,帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真,包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析,以及语音合成等。
图像融合是综合两幅或者多幅图像的信息,以获取同一场景下更加准确、更加全面、更可靠的图像描述。图像融合可以克服单一图像在几何、光谱、和空间分辨率等方面存在的局限性。
前几天有伙伴在公众号后台发送“冰墩墩”,想必这些伙伴期待着咱公众号也能出一个有关冰墩墩的文章,今天她来了!!!
在本文中,波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
今天给大侠带来机器学习资料(四),第四篇带来Matlab计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、NET计算机视觉、演示及脚本的各种库以及各种资料链接推荐,满满的干货,话不多说,上货。
[‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey’]
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度,即低频信息;细节分量表示信号的低尺度,即高频信息。
博主最近转战语音增强研究,刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法,最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大,比较详细,matlab源码也可以找到,对于刚入门音频处理的小白来讲,先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
两个月在做数字信号处理方面的工作,也是从一个小白刚刚起步,这两天才把fir滤波器给跑通,写文记录下。希望大家欢迎,多多支持。这篇文章写得辛苦,仅仅Word文件就有21页,写了足足两天时间,修修改改。希望大家多多支持,点赞,转发,打赏。
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
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人类获取外部世界信息主要的一个来源就是声音。音频世界系列文章将带大家走进人类的声音世界。学习了解数字音频算法的原理以及现实中的应用和FPGA的实现。
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。因此,这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合人的观察或机器的识别系统。应该明确地是增强处理并不能增强原始图像的信息,其结果只能增强对某种信息的辨别能力,而同时这种处理有可能损失一些其他信息。
图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测。
1.Frontiers in Neuroscience: VETA—用于搜集和分析结合经颅磁刺激的肌电图的Matlab开源工具包
软件目录 | 8月21日更新 于大家在留言区的需求比较多 再加上我也有自己的推送计划 如果一直按照大家留言的情况来 就会很乱 所以每周开一个新的文章 当你确认在下面的软件目录里面没有你需要的内容 就在本条推文下面留言 3天内点赞排第一名的会在一周内推送 如果实在找不到也会给大家说明 另外希望不会有类似fq或者不让发的这种需求...没有的... (本文有效期2月28日11:40-3月3日11:40) 点击下方蓝色字体即可跳转至教程 通知1:如需下载大文件,请先查看下面的百度云高速下载 电脑办公 百度网盘高
1.什么是白噪声? 答:白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯,是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说,此信号在各个频段上的功率是一样的,由于白光是由各种频率(颜色)的单色光混合而成,因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”,此信号也因此被称作白噪声。相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽,因而其能量是无限大,这在现实世界是不可能存在的。实际上,我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音,因为这让我们在数学分析上更加方便。然而,白噪声在数学处理上比较方便,因此它是系统分析的有力工具。一般,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布,又称常态分布。对于随机变量X,记为N(μ,σ2),分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时,p (x)也就确定了,特别当μ=0,σ2=1时,X的分布为标准正态分布。
在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察觉,这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音,故一般来说,低音容易掩蔽高音,而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以,人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器,对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征,对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质,对输入信号不做任何的假设和限制,又利用了听觉模型的研究成果。因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
这是小波变换的第二篇,我们继续谈Haar变换。在第一篇中,我们介绍了一位情况下的Haar变换,这篇博文中主要介绍二维Haar变换。最后,通过一个图像压缩的案例说明二维Haar变换的应用。
本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
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上一篇总结了一些入门的知识内容,本文结合个人经验,总结编程软件方面的内容,对各种软件在量化上的应用做一个对比,供参考。首先我的观点是,没有最好的软件,只有最适用的领域,先明确自己想做的是什么,再选择最合适的软件。这不是一篇广告文,也不是百度复制粘贴的结果。
以99阶FIR低通滤波器为例,学习使用matlab的fdatool工具箱设计滤波器,并将滤波器系数导出到.coe文件,联合Vivado进行FPGA的FIR滤波器设计。
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器,对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0,开发工具是M语言编程,通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤,掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法,了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号,加入一单频噪声,对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率,设计滤波器进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知,滤波 后的语音信号与原始信号基本一致,即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声,达到了设计目的。 关键词 滤波去噪;FIR滤波器;FLATTOPWIN窗;MATLAB
本文作者是一位从事量化交易的实战者,他将他的实战心得写成一个量化交易系列,本篇则是系列的第一篇,从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧!
今天给大侠带来FIR数字滤波器设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第三篇,FIR数字滤波器设计,包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说,上货。
本次实验目的为:在matlab环境下产生几种基本的数字信号,并对这些基本的信号进行运算和变换,同时利用程序结果对采样定理进行验证,深刻理解采样定理。通过自己录制音频信号并对不同的音频信号进行不同处理,加深理解音频信号中声道的原理,以及混声、回声的形成原理。
导读:SciPy是基于NumPy的,提供了更多的科学计算功能,比如线性代数、优化、积分、插值、信号处理等。
全世界范围内,有大概1000所大学发布了超过13000门免费公开课了,而且数量每年都会增长。
今天上数学模型实验课要用到MATLAB,我记得之前在知乎上收藏过一个很有趣的回答—— MATLAB能做什么?
这里该包的安装我直接附上我们师姐写过的一篇文章,里边的介绍很详细: 戳这里!!!跳转到文章链接地址
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通过对比滤波器和波形,可以发现滤波之前有很多高频分量,而这些高频分量会对基音检测带来不利影响,选择合适的低通滤波器能消除这一影响,更好体现低频特性。
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