信号采样初步认识

1. 脉冲串采样 由采样过程形成的新序列,在采样周期N的整数倍点上就等于原序列,而在采样点之间都是零.原序列.采样信号和新序列的时域波形如下: 从上图中可以看出,x[n].p[n].xp[n]之间的关系可表示为: xp[n]=x[n]·p[n].于是,这三者之间的频域关系可表示为卷积. 从上图可以看出卷积的搬移效果,发生混叠的分界点在ωs=2ωM. 2. 抽取 抽取可看做连续时间信号上将采样率减小N倍的效果,因此可直接据此得出抽取后的频谱形态,如下图中的xd所示. 3. 内插 什么也不说了,直接

计算机图形学中不可避免的会涉及到图像分析与处理的相关知识,前些时间也重温了下常用到的采样.重建以及纹理贴图等内容,并对其中的走样与反走样有了更多的认识,这里小结一下. 1. 基本问题 信号的采样与重建过程中首先面临着两个基本的问题: 给定一个连续的信号g(x)以及它的离散采样信号gs(x),能否通过gs(x)来完整的描述g(x) 的信息: 如果可以,如何通过gs(x)来重建出原始信号g(x). 这些通过对信息进行频域的分析即可得到相应的结论. 2. 采样 将一处于空间域(或时域)内的信号向频域进

采样位数: 采样位数可以理解为采集卡处理声音的解析度.这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实.我们首先要知道:电脑中的声音文件是用数字0和1来表示的.所以在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号.反之,在播放时则是把数字信号还原成模拟声音信号输出.采集卡的位是指采集卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数.采集卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度.8位代表2的8次方--256,16位则代表2的16次方--64K.比较一下,一段相同的音乐

文章特点:数据解码方面实在是没什么信心,存在分析错乱的可能性,所幸发出来共同探讨,恳请鞭策. 0x01 概述 这是一款工作在315Mhz频段的无线遥控门铃,根据查阅官方手册以及芯片信息,确定其采用了eV1527 百万组编码芯片.这是一款无线发码专用集成电路,采用 CMOS 工艺制造,拥有 20 位内码,可预烧 100 万组内码组合,发射频率支持315Mhz与433Mhz.本文仅对基于录制的信号波形图进行简单分析,详细发码结构可参考相关文档. EV1527芯片说明:http://www.sc-te

引言 信号理论研究的是在信号空间中信号的分析与综合以及系统的分析与综合问题.在这里,信号不再被看作函数,而是被看作信号空间中的一个点.在研究信号空间之前,我们先把信号看作信号集中的一个元素,以作为把信号看作信号空间中点的概念过渡. 1.集合 定义1.1:具有某种性质的具体或抽象事物的全体称为集合.一般地,集合用大写字母如A.B.C.X.Y表示.集合中的事物称为集合的元素,用小写字母如a.b.c.x表示. 集合可以用两种方式来表示,分别称为列举法和描述法.列举法是指直接将集合的所有元素列出来的方式

MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序 (2011-01-28 23:26:51) %对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析 [y,fs,bits]=wavread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav'); %  sound(y,fs)      % 回放语音信号 n=length(y)  %选取变换的点数 y_p=fft(y,n);      %对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;   %

先简单介绍一下ILA(Integrated Logic Analyzer)生成方法.这里有两种办法完成Debug Core的配置和实现. 方法一.mark_debug综合选项+Set Up Debug设定ILA参数. 1.在信号(reg或者wire)声明处加mark_debug选项,方法如下: // spi_mosi信号标记为需要ILA观测的信号 (* MARK_DEBUG = “TRUE” *) wire spi_mosi; mark_debug用法的详细说明请看Xilinx文档UG901_S

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

一般的fft需要将点数补成2的整数次幂,MATLAB中有fft函数,输入N点序列则输出也是N点序列,其中N不一定为2的整数次幂.所以会疑惑MATLAB做的fft和N点序列对应的dft是否一样.经过验证,MATLAB中对N点序列做fft的结果与N点dft的结果是完全一样的,没有对N点序列进行补0后再做操作. 下面是MATLAB代码和结果. n = 0: 49; A = 444.128; a = 50 * sqrt(2.0) * pi; w0 = 50 * sqrt(2.0) * pi; T = 0