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2022年11月21日
COLA_constant overlap add 无损重建信号 记忆
摘要: 进行把信号切割fft,istft完全还原成时域信号的类似操作时,信号窗口遵循“Constant OverLap Add”(COLA) 的约束就足够了,这确保输入数据中的每个点都具有相同的权重,从而避免混叠并允许完全重建。 一些满足 COLA 的窗口示例: 重叠 0、1/2、2/3、3/4、... 处
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posted @ 2022-11-21 13:08 Nichoooolas
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2022年9月7日
递归最小二乘(RLS)自适应滤波器中δ的初始化问题
摘要: 如下图, 当SNR较高时,δ取小正数;当SNR较低时,δ取大正数。 经验值1e-6 或者 1e6 ?
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posted @ 2022-09-07 16:42 Nichoooolas
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2021年11月6日
对于multitaper多窗口谱估计的理解及步骤 (对应matlab中pmtm函数)谱减法相关
摘要: 对于多窗口谱估计的理解 0. 缘起 在语音增强通过改进的谱减法进行谱估计时,使用多窗谱估计法要优于我们一般遇到的周期法谱估计,中文相关的资料不多,这里分享一下我学习理解到的内容。 1. PMTM 含义 P: PSD (Power spectral density) MTM: Multi- Taper
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posted @ 2021-11-06 22:04 Nichoooolas
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2021年9月13日
自适应滤波中需要注意的问题
摘要: 在实际运用LMS方法中遇到的问题,现在写出,方便回顾: en = dn- y 与 w = w + 2uenx中 dn-yn时,w更新的第二个公式 中 为 + 号,如果 en = y - dn 则,w = w - 2uenx。一般标准写法为第一种,即 en = dn-y , w = w+2uenx。
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posted @ 2021-09-13 14:22 Nichoooolas
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2021年7月23日
anaconda无法launch应用(无法l打开任何应用)的问题解决 (点击应用无反应)
摘要: 遇到了anaconda 无法launch 任何应用。 重装也不行。 先说我最终的解决方法(在官方文档中找到): 1. 启动 anaconda prompt , 输入 conda remove anaconda-navigator,一会儿y/n 输入y 2. 在anaconda prompt中输入 c
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posted @ 2021-07-23 19:46 Nichoooolas
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2021年6月29日
matlab与python scipy.signal中 freqs freqz 中w,什么时候是角频率,什么时候是真实的工程中使用的采样频率Hz,如何转化
摘要: matlab与python scipy.signal中的freqs,freqz频率分析函数,输出的w,有时候是角频率,有时候是真实频率,容易搞混,这里对比一下。 0. 精要总结: 1) freqs: matlab, 角频率,rad.s python, 角频率 rad/s ,只能是角频率。 2) fr
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posted @ 2021-06-29 10:06 Nichoooolas
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2021年2月20日
字符编码之间的转换 utf-8 , gbk等,(解决中文字符串乱码)
摘要: 目录 1.背景. 2.编码的理解 3.编码之间的相互转化 4. str类型说明 5. 可以使用的编码类型 6.参考文章 1.背景 Python中与其他程序进行交互时,如果存在字符串交互,特别是字符串中含有中文时,需要注意字符的格式,需要保持两边一致。 笔者在开发中遇到一个python 调用Labvi
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posted @ 2021-02-20 10:14 Nichoooolas
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2021年2月18日
信号分帧的三种实现方法及时间效率对比
摘要: 1. 背景 当一段时域信号很长时,通常我们需要将一长段信号切成一小段一小段的信号进行处理,比如 短时傅里叶变换stft或小波wavelet变换等等。 通常,为了信号的平滑过渡,N个一小段信号中 , 前一个小段信号与后一个小段信号之间存在着一段重合的部分,我们叫做overlap。 在前一段随笔(如何将
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posted @ 2021-02-18 18:55 Nichoooolas
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2021年2月10日
倒谱Cepstrum本质的理解
摘要: 1.理解: 信号叠加时,不是都是线性关系(时域相互+ 频率相加);有的时候是两种信号成分相乘得到的,(时域卷积,频域相乘):比如很多齿轮啮合时振动信号调制现象,电机的轴向与径向的振动耦合时采集到的振动,声带的冲击(源信号)通过口腔(可以看成滤波器或者系统)发出的声音等等。 通过倒谱可以解析 步骤 1
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posted @ 2021-02-10 10:57 Nichoooolas
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Matlab 中 arburg 函数的理解与实际使用方法
摘要: 1. 理解 1.1 Matlab 帮助: a = arburg(x,p)返回与输入数组x的p阶模型相对应的归一化自回归(AR)参数。 如果x是一个向量,则输出数组a是一个行向量。 如果x是矩阵,则参数沿模型的第n行位于x的第n列。 a有p + 1列。 p必须小于x的元素(或行)数。 [a,e] =
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posted @ 2021-02-10 10:12 Nichoooolas
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