频谱

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声纹-前世今生

声纹： voiceprint. 可以将一个人的声音与其他人的声音区分开来的特征属于音频处理技术生物特征识别技术分为：生理特征和行为特征生理特征：指纹、DNA、人脸、视网膜行为特征：声纹、笔迹、步态模板匹配方法基于时频谱的人工鉴别法对应的文字内容一致，文本相关的声纹识别文本

论文笔记：Divide and Conquer: A Deep CASA Approach to Talker-Independent Monaural Speaker Separation

Divide and Conquer: A Deep CASA Approach to Talker-Independent Monaural Speaker Separation 介绍受到CASA的启发，提出了一种deep casa方法，用于两个说话人的分离。不依赖说话人的分离问题需要解决置换问题（permutation problem）。主要通过PIT和DC两种主要方法来解决置换问题。

图像识别-二维傅里叶变换

SUSCTF2022 Misc-AUDIO&RA2

前言：这次参加了susctf感受颇深，题目难度不是很大很大，但是很考验基础的技术熟练度，比如re这次就因为不会套脚本去解密，导致卡死在了第一道题，一道没做出来。所以只做了做misc和web。 RA2 根据README中的步骤启动游戏：Step1：运行make.cmd Step2：运行launch-game.cmd并

FFT进行频谱分析

采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。 N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后

5G的前世今生

5G 就是第五代移动通信技术那必然就有 1，2，3，4代第一代就是大家熟知的大哥大，最开始打电话都是固定电话，我们想把固定电话变成移动通信，解决移动的问题。利用模拟制式语音业务解决该问题，同时缺点也很明显，可靠性低，带宽利用率低第二代就是第一代的升级版，将模拟变成数字，用编解码技术，提

测试黑皮肤下字体颜色

文章目录时域和频域1. 概述2.（时域）波形和频域：用几张对比图来区分2.1 时域和频域2.2 区分：时频谱图（语谱图）傅里叶变换的典型用途是将信号分解成频率谱——显示与频率对应的幅值大小。时域和频域 1. 概述（1）什么是信号的时域和频域？时域和频域是信号的基本性质，用来分析信

空域和频域

前言最近在看 games101，光栅化部分讲到空域和频域，对我来说有点抽象，图像和两个域的关系无法联系起来，所以额外去搜索简单理解下。空域图对应图像的灰度值，频域图（频谱图）表示灰度梯度变化值，中心越亮，代表低频的点越多，图像梯度变化越小，图像就越柔和。把频谱图中的高频删除，则图像就会丢

基于MATLAB的FIR滤波器的设计

------------恢复内容开始------------ FIR滤波器设计的整体流程图本设计使用fir滤波器对语音信号进行滤波处理，本仿真设计使用matlab作为仿真平台，matlab自带的信号作为语音原始信号来进行滤波器的仿真，其流程图表示如下：总设计流程图首先要设计的是fir滤波器，根据fir滤波器的理论

xctf攻防世界 MISC高手进阶区 Hear-with-your-Eyes

1. 进入环境，下载附件是个音频文件，打开听听，妈的差点给我送走了！ 2. 题目分析题目提示用眼睛听这段音频，说的真好，看了看wp，说白是要将音频波形图转成频谱图，在此下载Audacity软件，打开如图：我们转成频谱图：得到最终结果 e5353bb7b57578bd4da1c898a8e2d767 3. 还可尝试用AU来转

学习总结：Python对陌生信号实现FFT

拿到实验数据后，如何进行FFT得到单边频谱：测试效果代码：可能产生的问题主要有以下2点 ①测试代码时，发现x的长度不是预设的num！原因是python浮点数误差，存储精度的问题 ②FFT频谱幅值出现误差！原因是出现了频谱泄漏

ADC笔记(一)

ADC笔记——采样方式为了使采样信号的频谱不发生混叠，采样频率至少为信号频率或一组信号中频率最大值的两倍，刚好满足采样定理的采样频率称为信号的奈奎斯特频率，当采样频率低于奈奎斯特频率时，称为欠采样，反之，当采样频率高于奈奎斯特频率时，称为过采样，当采样频率恰好等于奈奎斯特频率

信号有效带宽

周期信号的频谱由幅度谱和相位谱组成。频谱的包络线每隔一个角频率时，通过零点。在某一个零点之后，谐波的幅度逐渐减小。通常将包含主要谐波分量的这段频率范围称为信号的有效频带宽度，简称“有效带宽”。信号的中心频率表示：

Vital Plus for Mac(强大的频谱扭曲波表合成器)

Vital Plus for Mac(强大的频谱扭曲波表合成器) v1.0.7激活版 Vital Plus for Mac是一款强大的频谱扭曲波表合成器，音乐制作人可以使用该合成器的功能制作出完美的音乐作品！具有三个功能齐全的振荡器前面板上有两个滤波器模块 + 一个 FX 滤波器具有独特的频谱扭曲模式具有

[渝粤教育] 西南科技大学机械工程测试技术在线考试复习资料

机械工程测试技术——在线考试复习资料一、单选题 1.功率谱密度函数是在( )上来描述随机信号。 A.时域 B.频域 C.幅值域 D.时延域 2.当电阻应变片式传感器拉伸时,该传感器电阻( )。 A.变小 B.不变 C.不确定 D.变大 3.信号的时域与频域描述方法是依靠( )来确立彼此的关系。 A

通信原理的一些知识点

基带信号信源（信息源，也称发送端）发出的没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号，其特点是频率较低，信号频谱从零频附近开始，具有低通形式。带通信号把基带信号经过载波调制后，把信号的频率范围搬移到较高的频段以便在信道中传输（即仅在一段频率范围内能够通过信道）。

语谱图基频共振峰

语谱图转载自语谱图基频共振峰_lzrtutu的博客-CSDN博客_共振峰语谱图、基频、共振峰https://blog.csdn.net/lzrtutu/article/details/78882715 通常指的是，短时傅里叶变换之后的幅度画出的二维图像，也可以不是傅里叶变换。窄带语谱图和宽带语谱图窄

不会是摸鱼高手Python matplotlib 绘制频谱图都会，能怪老板不管

复习回顾 matplotlib 是Python专门用来绘制渲染的模块，其底层主要分为脚本层、美工层和后端。脚本层为我们提供常见图形绘制如折线、柱状、直方、饼图。以往文章这么详细的Python matplotlib 绘制图形还不赶紧收藏_ Python matplotlib 绘制等高线图_ Python matplotlib 绘制散

认知电子战 (1.2)：认知理论及其在无线电领域的应用

引入本节主要介绍认知理论的概念及其在无线电领域的应用，废话不说再来张图： 1 概念 1）认知是人认识外界事物的过程 2）认知系统应包含以下4种能力： ∙ \bull ∙ 环境感知：快速

聊聊21电赛A题以及涉及到的信号知识

目录 1 前言 2 选题分析 3 前置电路设计 4 理论分析 4.1 离散傅里叶变换基础 4.2 采样点数和采样频率的确定 4.3 频谱泄露与窗函数 4.4 失真度计算公式 5 代码分享 5.1 采样相关代码 5.2 FFT变换代码 5.3 求失真度 5.4 其他 5.5 成品 6 结尾 1 前言

数字信号处理学习笔记[0] 连续信号的频谱和傅氏变换

目录绪论1 连续信号的频谱和傅氏变换1.1 有限区间上连续信号的傅氏级数和离散频谱1.2 傅氏变换，连续信号与频谱1.2.3 频谱的基本性质实际应用举例习题绪论 Q: 举例说明“信号是携带信息的一元或多元函数” A: 如声音、心电图、气象温度记录是一元函数\(f(t)\)，图像是二元函数\(f(x

5G NR 频谱

频段特点：较低频率的频段，其传播特性适合城市、郊区和乡村环境的广域覆盖部署场景。高频的传播特性使它难应用于广域覆盖，因此高频频带更多用于在密集部署场景中增加容量低频频段：2GHZ以下现有的LTE频段，适用于覆盖，即提供广域和深度的覆盖，包括室内覆盖中频频段：3~6GHz，它可以通过更宽

浅谈快速傅里叶变化的Matlab与Python实现与区别

浅谈快速傅里叶变化的Matlab与Python实现与区别信号处理免不了要求频率、画频谱图，但Matlab的 fft() 函数与Python的 numpy.fft.fft() 与 scipy.fftpack.fft() 函数得到的是fft变化后的双边复数值，离画频谱图还有几句代码的距离。基本原理不介绍了，下面直接懒人投喂，给出Matlab

2021-10-19

关于时域变换到频域的概念理解，时域函数的概念容易理解，但是转到频域上就想不明白了，频谱函数是怎么画出来的，频谱图怎么看，我知道他们之间的转换关系，傅立叶变换，周期函数可以用很多正弦函数相加实现无限逼近

2021-10-07

信源编码作业（1） 1.清音（s）时域周期性不明显频谱分布均匀，低频有衰落 2.浊音（a）呈现一定的周期性频谱分布范围较广，在高频有衰落。 3.爆破音（b）时域具有一定的周期性，有正弦的规律频谱分布较广，低频高频都有衰落总结： 1.清音和其它两种音相比，时域周期性不明显，但是频域分布更均