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JDSP：一款适用于数字信号处理的Java库

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简介：
JDSP是一款专为数字信号处理设计的Java库，提供了丰富的音频和电信号分析工具。它支持滤波、频谱估计等核心功能，便于开发者在Java平台下实现复杂信号处理算法。 JDSP是一个信号处理工具库，设计目的是为Python的科学信号包提供功能支持。其目标是通过易于使用的API来执行复杂的信号操作，使用户无需深入了解底层复杂性即可完成任务。 快速开始：要获取JDSP最新稳定版本，请按照以下步骤进行： 对于Gradle项目： ```gradle implementation com.github.psambit9791:jdsp:0.6.0 ``` 对于Maven项目，在`pom.xml`中添加依赖项： ```xml com.github.psambit9791 jdsp 0.6.0 ``` 对于JDSP的最新开发版本（未发布）：可以通过GitHub获取，使用以下命令： ```bash git clone --single-branch --branch master https://github.com/psambit9791/jdsp.git ```

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  • JDSP：一款适用于数字信号处理的Java库
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    JDSP是一款专为数字信号处理设计的Java库，提供了丰富的音频和电信号分析工具。它支持滤波、频谱估计等核心功能，便于开发者在Java平台下实现复杂信号处理算法。 JDSP是一个信号处理工具库，设计目的是为Python的科学信号包提供功能支持。其目标是通过易于使用的API来执行复杂的信号操作，使用户无需深入了解底层复杂性即可完成任务。 快速开始：要获取JDSP最新稳定版本，请按照以下步骤进行： 对于Gradle项目： ```gradle implementation com.github.psambit9791:jdsp:0.6.0 ``` 对于Maven项目，在`pom.xml`中添加依赖项： ```xml com.github.psambit9791 jdsp 0.6.0 ``` 对于JDSP的最新开发版本（未发布）：可以通过GitHub获取，使用以下命令： ```bash git clone --single-branch --branch master https://github.com/psambit9791/jdsp.git ```
     
  • STM32的数字信号处理库
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    STM32的数字信号处理库是一套集成于STM32微控制器开发环境中的软件工具包，专为实现高效的数学运算和信号处理任务而设计。它提供一系列优化过的算法，如快速傅里叶变换、滤波器以及矩阵操作等，助力开发者在嵌入式系统中轻松进行复杂的数据分析与处理工作。 STM32的标准DSP库可以通过调用库内的函数实现诸如FFT等的DSP运算。
     
  • Simuwave：适用于一维信号小波处理的Simulink库- MATLAB开发
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    Simuwave是一款专为Simulink设计的工具箱，用于进行一维信号的小波分析与处理。它提供了丰富的模块和函数，帮助用户高效地实现复杂的小波变换算法。 这段文字描述了一个更新版本的SimuWave包含的功能模块：滤波器组的基本块、分析和重建块（最多可变尺度为8）、演示功能、阈值处理以及小波基中的微分，冗余小波处理等。此外还提到需要单独下载二进制.mex文件，请参阅自述文档获取更多信息。
     
  • Lumos: 一款处理DMX512照明控制信号的Python库
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    Lumos是一款专为处理DMX512照明控制信号设计的Python库，旨在简化灯光设计师和开发者的编程工作，实现对舞台或娱乐场所灯光系统的高效操控。 Lumos 是一个纯 Python 库，用于处理通过以太网发送的照明控制信号。它使用多播UDP作为子协议（称为E1.31或流式ACN）来完成此功能。 当前库只实现了基本传输功能。 用法： 目前所有功能都通过一个类公开： ```python from lumos import DMXSource source = DMXSource(universe=1) # data 是包含DMX512字节的可迭代对象 data = [255] * 50 source.send_data(data) ``` 对于更小、更便携的项目，这个库可能就是你所需要的。
     
  • 数字信号处理实验（一）.docx
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    本文档为《数字信号处理实验（一）》，包含基础理论与实践操作内容，旨在通过具体实验加深对数字信号处理技术的理解和应用。 实验一：离散时间序列卷积及MATLAB实现 题一： 令x(n)、h(n)为给定的离散信号，求y(n)=x(n)*h(n)。要求使用subplot与stem函数绘制出x(n)，h(n)，以及y(n)随n变化的离散图形。 题二： 已知序列f1(k)和f2(k)，利用MATLAB中的conv()函数计算这两个序列的卷积结果。 题三： 编写名为dconv()的实用程序，用于求解两个给定离散信号f1(k)*f2(k)= f(k)的卷积。该程序需要绘制出输入序列f1(k), f2(k)，以及输出序列f(k)的时间域波形，并返回非零样值点对应的向量。 题四： 利用MATLAB计算如下所示两个给定离散信号f1(k)与f2(k)的卷积和，绘出它们的时间域图形。并讨论这两个输入信号在时间上的宽度与其输出信号f(k)在时间上宽度之间的关系。可以使用dconv()函数来完成该实验。 题五： 已知某线性时不变离散系统具有单位响应h(k)=e(k)-e(k-4)，求当激励为f(k)=e(k)-e(k-3)时的零状态响应，并绘制其时间域波形图。提示：可以使用dconv()函数来解决此问题。
     
  • 现代数字信号处理（一）.pdf
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    《现代数字信号处理（一）》是一篇介绍数字信号处理基础概念和理论的文档，涵盖信号分析、滤波器设计及实现等内容，适合初学者入门学习。 现代数字信号处理是一门涉及数学算法和技术的学科，旨在对离散时间或连续时间的信号进行分析、改造及优化。它在通信工程、音频处理以及图像处理等领域有着广泛的应用，并且随着技术的进步不断演进和发展。学习这门知识需要一定的数学基础和编程技能，常用的语言包括Python、MATLAB等。数字信号处理的研究内容涵盖了滤波器设计、频谱分析等多个方面，对于理解和解决实际问题具有重要意义。
     
  • FPGA数字信号处理之数字混频（一）
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    本教程为《FPGA数字信号处理》系列之一，专注于介绍如何在FPGA上实现数字混频技术。通过理论与实践结合的方式，详细讲解了数字混频的基本原理及其在通信系统中的应用。适合初学者入门学习。 数字混频的Verilog代码适用于Quartus工程，并包含testbench仿真部分。程序设计系统时钟为5MHz，输入信号与本振信号均为625kHz，在进行混频操作后根据原理会得到1.25MHz的和频信号以及0Hz（直流）信号，通过滤除直流分量可以获取到有效的1.25MHz信号。
     
  • 王世一的数字信号处理课程
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    《王世一的数字信号处理课程》是一门深入浅出讲解数字信号处理理论与应用的专业课程，由资深教授王世一主讲。课程内容涵盖基础概念、算法实现及实际案例分析，适合希望系统掌握DSP技术的学习者和从业人员参考学习。 本电子书为《数字信号处理》，由王世一先生编写，是中国科学技术大学考研参考教材的PDF高清版。欢迎大家下载。
     
  • 现代数字信号处理PPT课件.zip_数字信号处理_现代信号处理_现代数字信号
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    本资源为《现代数字信号处理》课程PPT课件，内容涵盖数字信号处理基础理论与应用技术，适合高校相关专业教学及科研使用。 这段文字的主要内容是介绍现代数字信号处理的知识和相关内容。