Публикации по теме 'signal-processing'
Как создавать звуки с определенными характеристиками?
Как я могу создавать звуки с помощью MATLAB со следующими характеристиками:
Звук 1:
pitch: 3 sinusoidal partials of 500, 1000 and 1500 Hz
duration: 100 ms (including 5 ms rise and fall times)
amplitude: 80 dB
Звук 2:
like Sound 1, but with a cutting out of 10 ms (5 ms fall / rise included) from the middle of the sound
это моя третья попытка
%%configure signal settings
duration = 0.1; % duration in seconds
amplitude = 0.8; % amplitude
f1 = 500;..
Ряды Фурье в C++ ImGui
Ряды Фурье в C++ ImGui
Ряд Фурье для периодической функции представляет собой сумму синусоиды и косинусоидальной кривой. Вообще говоря, каждый периодический сигнал состоит из синусоидальных функций (с разными периодами колебаний). Я представил обширное введение в обработку сигналов здесь , где мы могли увидеть, как спроектировать цифровой фильтр.
В следующей статье я использую прямоугольную волну, форма которой может быть составлена путем добавления синусоидальных сигналов в..
Моделирование сигналов с использованием рекуррентных нейронных сетей
Построение средства моделирования сигналов с помощью RNN | Навстречу AI
Моделирование сигналов с использованием рекуррентных нейронных сетей
В своей предыдущей статье я упоминал, что один из лучших способов понять что-то - это разобрать это на части, посмотреть, как это работает, а затем что-то построить из этого. В этой статье мы разобрали рекуррентную нейронную сеть (RNN) и поняли принципы ее работы. В этой статье основное внимание будет уделено созданию чего-либо с..
Panorama FM, или Как увидеть все FM-станции с помощью SDR
Наверное, каждый, кто хоть немного интересуется радио и связью, знает, что с помощью SDR-приемника можно одновременно принимать и обрабатывать широкий диапазон радиочастотного спектра. Отображение водопада в таких программах как HDSDR или SDR # неудивительно. Я покажу, как построить псевдо-3D спектр частотного диапазона FM, используя RTL-SDR, GNU Radio и около 100 строк кода Python.
Также возьмем более мощный приемник и рассмотрим весь FM диапазон 88–108 МГц.
Технически задача..
Как извлечь функции из сигналов
Понятия теории и кода Python для ускорения вашего проекта.
Эта статья призвана объяснить, как извлекать признаки из сигнала в статистической области во времени и в частотной области (также возможно извлекать признаки в области время-частота с помощью кратковременного преобразования Фурье или вейвлет-разложения, но для них нужна отдельная статья). хорошо объяснено). В этой статье будут рассмотрены два момента: 1. Основная концепция извлечение признаков 2 , Извлечение функций в..
Как обнаружить аномалии в обработке аудиосигнала сердца с помощью звука, исходящего с мобильного…
Эта работа направлена на обнаружение нарушений работы сердца по звуку. Обычно врачи проводят регулярный контроль с помощью стетоскопа (возможно, один раз в год). Стетоскоп действительно полезен для обнаружения нарушений, указывающих на необходимость дальнейшего исследования.
В настоящее время существуют цифровые стетоскопы и мобильные устройства, которые каждый может использовать для записи тонов своего сердца, однако, слушая звук, не обладая медицинскими знаниями, недостаточно..
Изучение звука: спектрограммы
Визуализация структуры звука с точностью до миллисекунды.
Введение:
Когда дело доходит до машинного обучения или даже глубокого обучения, то, как обрабатываются данные, имеет фундаментальное значение для обучения и тестирования модели. При работе в области звука необходимо понять несколько шагов, прежде чем перейти к этому этапу, но как только вы доберетесь до него, обучение на основе звука станет довольно простой задачей. Прежде чем читать эту статью, убедитесь, что понимаете..
