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手撕《数字信号处理》——通俗易懂的数字信号处理章节详解集合
手撕《语音信号处理》——通俗易懂的语音信号处理章节详解集合
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一、背景 盲信号分离的研究源自Jutten与Herault于1991年发表的论文。Comon于1994年提出盲信号分离的独立分量分析方法。正是他们的开拓性工作极大地推动了盲信号分离的研究，使得盲信号分离成为近30多年来信号处理界、机器学习界与神经计算界的一个研究热点。以广泛的应用
本栏前两节经典谱估计中提到： 经典谱估计下，方差和分辨率是一对矛盾 。这是因为经典谱估计将数据进行了加窗，自相关法还对自相关进行了加窗（二次加窗），这就让我们想到把 原始数据藏在一个系统H(Z)中 ，让这个系统包含这组数据的特性，这样一来，系统中的系数
声音的产生 ：能量通过声带使其振动产生一股基声音，这个基声音通过声道 ，与声道发生相互作用产生共振声音，基声音与共振声音一起传播出去。 传感器以 某种频率 探测声音的振幅强度以及振动方向，所得到的一系列随时间变化的点。 传感器的探测频率，即为采样
信号处理的目的是从噪声中提取信号，得到不受干扰影响的真正信号。采用的处理系统称为滤波器。 实时信号处理中，希望滤波器的参数可以根据系统或环境的变化进行更新，称为自适应滤波器。 滤波器的分类： 线性滤波器、非线性滤波器； FIR滤波器、IIR滤波器； 时域滤
利用给定的一组样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度称为功率谱估计，又称谱估计。谱估计的方法可以分成经典谱估计和现代谱估计。 经典谱估计又称为非参数化的谱估计，分为直接法和间接法。直接法是指直接计算样本数据的傅里叶变换，即获取频谱，然后计算频
一、自适应滤波简介 维纳滤波存在的问题： 适用于平稳随机信号的最佳滤波，对于非平稳的随机信号，其统计特性（相关函数）是随机的，因此无法估计其相关函数，此时的维纳滤波不适用； 维纳滤波器的参数是固定的，就不可能根据输入信号的变换去自动调整滤波器的参
摘要 利用所学习的数字信号处理知识，设计了一个有趣的音效处理系统，首先设计了几种不同的滤波器对声音进行滤波处理，分析了时域和频域的变化，比较了经过滤波处理后的声音与原来的声音有何变化。同时设计实现了语音的倒放，变速播放，回响，音调转换等处理效果
我前两天买了本MATLAB信号处理，但是很无语，感觉自己对MATLAB的语法很陌生，看了半天也觉得自己写不出来，所以就对着MATLAB自己去写用Python进行的数字信号处理基础，我写了两天左右，基本上把matlab书上的代码全部用Python实现了，所以，今天贴的代码和图有些多， 要用到的
为了帮助同学们完成痛苦的实验课程设计，本作者将其作出的实验结果及代码贴至CSDN中，供同学们学习参考。如有不足或描述不完善之处，敬请各位指出，欢迎各位的斧正！ 通过对双音多频拨号系统的分析与仿真实验，了解双音多频信号的产生、检测，包括对双音多频信号
鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen） 利用Matlab进行时频域语音信号的分析与处理：原理详解 时频域分析是对信号在时间和频率两个维度上进行分析的方法。在语音信号处理
