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1. 深入浅出解释FFT(七)——fft求频谱图和功率谱密度图(5848)
2. 数字信号处理中均值、方差、均方值、均方差计算和它们的物理意义(3090)
3. 自相关函数与互相关函数(2508)
4. 功率谱和功率谱密度的区别,相干时间与相干带宽(2041)
5. Schur 三角化定理的推论(488)
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2020年12月12日
正交原理
摘要: 最开始学习正交原理是从实数学习的,当时觉得实数已经很好了,为什么要学习复杂的复数推导过程呢,随着慢慢的深入,发现复数才是更加通用的。这里就把学习中的推导笔记发上来,方便自己复习,也可以对其它正在学习这方面的朋友有所帮助。 这里有一个长度为M的滤波器,对于输入序列u(n),n=0,1,2...,滤波器
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posted @ 2020-12-12 21:45 C_S
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2020年11月24日
Schur 三角化定理的推论
摘要: 将学习到什么 从 Schur 的酉三角化定理可以收获一批结果,在这一部分介绍重要的几个. 迹与行列式 相似矩阵具有相同的特征多项式, 从特征多项式一节中, 我们又知道,相似矩阵的迹以及行列式都是相同的,且分别用所有特征值的和与积表示,所以对于矩阵 A∈MnA∈Mn, trAtrA 和 detAdet
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posted @ 2020-11-24 17:21 C_S
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2020年10月31日
功率谱和功率谱密度的区别,相干时间与相干带宽
摘要: 谱让人联想到的Fourier变换, 是一个时间平均(time average)概念,对能量就是能量谱,对功率就是功率谱。 功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。 功率谱的概念是针对功率有限信号的,所表现的是单位频带内信号功率随频率的变化情况。保留了频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同
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posted @ 2020-10-31 16:16 C_S
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2020年10月28日
深入浅出解释FFT(七)——fft求频谱图和功率谱密度图
摘要: 频谱图: 声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中,频谱图有三种,即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲,是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算,所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖
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posted @ 2020-10-28 19:49 C_S
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2020年10月22日
自相关函数与互相关函数
摘要: 1、概念 相关函数是描述信号X(s),Y(t)(这两个信号可以是随机的,也可以是确定的)在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。两个信号之间的相似性大小用相关系数来衡量。定义: 称为变量 X 和 Y 的相关系数。若相关系数 = 0,则称 X与Y 不相关。相关系数越大,相关性越大,但肯定小于或者
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posted @ 2020-10-22 20:07 C_S
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2020年10月11日
数字信号处理中均值、方差、均方值、均方差计算和它们的物理意义
摘要: 1 均值 均值表示信号中直流分量的大小,用E(x)表示。对于高斯白噪声信号而言,它的均值为0,所以它只有交流分量。 2 均值的平方 均值的平方,用{E(x)}^2表示,它表示的是信号中直流分量的功率。 3 均方值 均方值表示信号平方后的均值,用E(x^2)表示。均方值表示信号的平均功率(统计平均值)
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posted @ 2020-10-11 13:07 C_S
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2020年10月9日
算法是怎样一步步毁掉年轻人的世界的
摘要: 2016年,特里斯坦·哈里斯——这位谷歌的内部道德设计师决定离职,此时的他已经意识到,Facebook、谷歌(YouTube、谷歌搜索)、推特这样的互联网科技公司为了商业利益,利用算法吸引人上瘾的产品设计,是不道德的。这已经成为: “人类生存的一大威胁”。 他想到了对抗。实际上,特里斯坦·哈里斯任职
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posted @ 2020-10-09 21:36 C_S
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