1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析 将时域信号 ...
最近这段时间,学校里的事情实在太多了,从七月下旬一直到八月底实验室里基本天天十二点或者通宵,实在是没有精力和时间来写博客。这周老师出国开会,也算有了一个短暂的休息机会,刚好写点有意思的东西。 上周在天津的会议上碰到一个北交的姐们儿,她想利用小波变换来处理失超信号,刚好之前自己就有这个想法,所以回来后就想着把相关的内容好好复习复习,最相关的就是傅里叶分析和小波变换了。数学推导固然重要,但写那个实在是 ...
2018-12-04 11:42 0 901 推荐指数:
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析 将时域信号 ...
调用科大讯飞语音听写,使用Python实现语音识别,将实时语音转换为文字。 参考这篇博客实现的录音,首先在官网下载了关于语音听写的SDK,然后在文件夹内新建了两个.py文件,分别是get_audio.py和iat_demo.py,并且新建了一个存放录音的文件夹 ...
参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.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 ...
Python进行FFT频谱分析 声明:本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389 目录 Python进行FFT频谱分析 FFT点数分析 Cosine信号波形 周期方波信号波形 复合信号进行FFT ...
首先补充: randn()函数用来产生正态分布的随机数或矩阵 conj()函数用来求负数的共轭:如果Z是一个复数组,那么conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)其中real(Z),imag(Z)分别代表Z的实部和虚部 1.首先看一下频谱分析下,频谱图像展现的特征: x ...
语音识别 语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。 文本转换为语音 使用 pyttsx 使用名为 pyttsx 的 python 包,你可以将文本转换为语音。直接使用 pip 就可以进行安装, 命令如下: pip ...
题述 有一调幅信号$x_\alpha (t)=[1+cos(2\pi \times 100t)]cos(2\pi \times 600t)$,用DFT做频谱分析,要求能分辨出$x_\alpha (t)$的所有频率分量。 理论分析 本题考察的是对时域采样和频域采样的理解 ...
由于项目需要,这几天都在试图利用百度语音API进行语音识别。但是识别到的都是“啊,哦”什么的,我就哭了。 这里我只是分享一下这个过程,错误感觉出现在Post语音数据那一块,可能是转换问题吧。 API请求地址::http://vop.baidu.com/server_api 语音上传模式:显示 ...