Advertisement

信号的能量谱分析

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《信号的能量谱分析》一书专注于探讨信号处理领域中的能量谱分析技术,深入解析了信号特征提取与频域表示方法。书中结合理论知识和实际应用案例,为读者提供了全面的学习资源。 在时频联合域中衡量信号不确定性的信息熵特征指标的定量方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    《信号的能量谱分析》一书专注于探讨信号处理领域中的能量谱分析技术,深入解析了信号特征提取与频域表示方法。书中结合理论知识和实际应用案例,为读者提供了全面的学习资源。 在时频联合域中衡量信号不确定性的信息熵特征指标的定量方法。
  • _LABVIEW _频_labview 频
    优质
    本课程专注于使用LabVIEW进行信号频谱分析。学生将学习如何利用LabVIEW工具高效地采集、处理和展示频率域中的信号数据,深入理解频谱特性及其应用价值。 使用LABVIEW实现信号的仿真,并对其进行频谱分析。
  • 优质
    《信号的谱分析》是一本专注于信号处理领域中频谱分析技术的专业书籍。书中详细介绍了傅里叶变换、小波变换等核心理论,并探讨了它们在通信工程和电子系统中的应用,适合科研人员及高校师生阅读参考。 《信号谱分析》是由Yanwei Wang、Jian Li 和 Petre Stoica 著作的一本PDF格式的电子书。这本书名为SPECTRAL ANALYSIS OF SIGNALS,涵盖了信号处理领域的相关知识和技术。
  • 脑电频与功率密度代码
    优质
    本项目提供一套用于分析脑电频谱信号能量及功率谱密度的Python代码。通过傅立叶变换计算各频段的特征值,帮助科研人员深入理解大脑活动模式。 代码演示解释了脑电信号频谱、能量及功率谱密度之间的相关联系。详情请参阅相关内容。
  • 调幅仪测
    优质
    本研究专注于探讨调幅信号的特性及其频谱特征,通过使用先进的频谱分析仪进行精确测量和深入解析,旨在为无线通信领域提供技术支持。 频谱分析仪是一种重要的测试仪器,在电子竞赛、仪器仪表等领域得到广泛应用。它的主要组成部分包括输入信号经衰减器、低通滤波器、混频器、本振发生器(压控振荡器)、扫频发生器、中频滤波器和检波器等。 具体来说,各部分的作用如下: - 输入衰减器:保证仪器在宽频率范围内保持良好匹配特性,并减少失配误差。 - 低通输入滤波器:去除不需要的频率成分。 - 混频器:将不同频率信号转换至相应的中频。 - 本振发生器(压控振荡器):其工作频率由扫频发生器控制。 - 扫频发生器:除控制本振外,还负责水平偏转显示功能的实现。 - 中频滤波器:仅允许当输入信号与本地振荡之间的差值等于中频频段时通过该滤波器。 - 检波器:将输入功率转换为视频电压输出。 在测量调幅(AM)信号方面,扫宽是指频率范围从fstart到fstop的差异。例如,如果Span设置为1MHz,则表示频谱宽度设定为100kHz。此外,在中频放大器增益和衰减器之间存在联动机制:当输入端减少10dB时,中频处将相应增加相同的增益值以确保信号电平不变。 调幅信号具有载波振幅随调制信号变化的特点,但其频率保持恒定。该类型信号可以用以下公式表示: U(t) = Ac[1 + ma * cos(2πfmt)]cos(2πfct) 其中Ac是决定总幅度的常数;ma为调幅深度(0≤m a ≤1);fm代表调制频率,而fc则是载波频率。 通过频谱分析仪可以对AM信号进行测量和分析,并由此得出调幅系数(ma)。该值可以通过计算包络波形的最大最小幅度差来确定: ma = (Umax - Umin)/(Umax + Umin) 或者 ma = (1-Umin/Umax)/(1+Umin/Umax) 以上方法使得频谱分析仪能够有效评估调制参数,从而在电子竞赛、仪器仪表类等领域发挥重要作用。
  • 基于三维机械振动_ MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB软件进行基于三维能量谱的机械振动信号分析,深入探讨了复杂工况下机械系统的故障特征。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:对机械振动信号用三维能量谱进行分析_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者获取指导或者更换。适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • 当代
    优质
    《当代信号谱分析》一书深入探讨了现代信号处理技术中的频谱分析方法,涵盖理论基础与实际应用。适合科研人员及工程技术人员阅读参考。 现代信号谱分析目录 第1章 基本概念 1.1 引言 1.2 确定信号的能量谱密度 1.3 随机信号的功率谱密度 1.4 功率谱密度的性质 1.5 谱估计问题 1.6 补充内容 1.7 习题 第2章 非参数化方法 2.1 引言 2.2 周期图和相关图方法 2.3 使用FFT计算周期图 2.4 周期图法的性质 2.5 Blackman-Tukey方法 2.6 窗函数设计中需考虑的问题 2.7 其他改进的周期图方法 2.8 补充内容 2.9 习题 第3章 有理谱估计的参数化方法 3.1 引言 3.2 有理谱信号 3.3 ARMA过程的协方差结构 3.4 AR信号 3.5 Yule-Walker方程的阶递推解法 3.6 MA信号 3.7 ARMA信号 3.8 多变量ARMA信号 3.9 补充内容 3.10 习题 第4章 线谱估计的参数化方法 4.1 引言 4.2 噪声中的正弦信号模型 4.3 非线性最小二乘法 4.4 高阶Yule-Walker方法 4.5 Pisarenko和MUSIC方法 4.6 最小模方法 4.7 ESPRIT方法 4.8 前向-后向方法 4.9 补充内容 4.10 习题 第5章 滤波器组方法 5.1 引言 5.2 周期图的滤波器组解释 5.3 改进的滤波器组方法 5.4 Capon方法 5.5 使用滤波器组进一步解析周期图 5.6 补充内容 5.7 习题 第6章 空域方法 6.1 引言 6.2 阵列模型 6.3 非参数化方法 6.4 参数化方法 6.5 补充内容 6.6 习题 附录A 线性代数和矩阵分析工具 附录B Cramer-Rao界分析工具 附录C 模型阶数选择方法 附录D 部分习题答案 参考文献
  • 、功率、倒及小波
    优质
    本课程涵盖信号处理中的核心技术,包括信号频谱分析、功率谱估计、倒谱分析以及小波变换方法,旨在培养学生深入理解信号特征提取与分析的能力。 在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换,它能够将信号的时域波形转换为频域表示形式。为什么需要进行这种域转换呢?因为在传输过程中,大部分信号可能会受到外界因素干扰(可以理解为“噪声”),这种干扰在时域上不明显,但通过傅立叶变换可以把难以处理的时域信号转化为易于分析的频域信号(即信号的频谱)。 根据傅里叶原理,任何连续测量的时间序列或信号都可以表示成不同频率正弦波无限叠加的形式。基于这个原理建立起来的傅立叶变换算法能够直接利用原始采集到的数据来计算该信号中各个不同频率分量的具体参数,包括它们各自的振幅和相位信息。而与之对应的反傅里叶变换则可以将单独改变的一个或多个正弦波重新组合成原来的复合信号。
  • 小波与小波系数_小波变换__小波逼近
    优质
    本研究探讨了小波能谱分析及小波系数能量在小波变换中的应用,深入解析信号能量,并优化小波逼近方法。 对信号进行三层变换后,可以得到小波系数d和逼近系数a,并据此计算出各频段的能量。