几种窗函数的比较

文章内容主要来源于 怎样用通俗易懂的方式理解窗函数 Wikipedia:Window function 我们知道数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换,而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系,当运用计算机实现测试信号处理时,不可能对无限长的信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析.具体做法是从信号中截取一个时间片段,然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理,得到虚拟的无限长信号,再进行傅里叶变换和相关分析.无限长信号被截断后,其频谱发生了畸变,我们称为频谱能量泄漏,为了减少频谱泄漏

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

第1章   示波器基础知识 本章的内容整理自网络,主要讲解示波器的基础知识.如果初学的话非常有必要对这部分知识有一个了解.因为示波器是硬件调试必不可少的设备. 1.1 什么是示波器 1.2 示波器的发展史 1.3 示波器的基础概念 1.4 触发系统 1.5 李沙育图形 1.6 窗函数选择 1.7 总结 1.1  什么是示波器 示波器是形象地显示信号幅度随时间变化的波形显示仪器,是一种综合的信号特性测试仪,是电子测量仪器的基本种类. 自然界运行着各种形式的正弦波,比如海浪.地震.声波.爆破.空气中

? ? ? ?在做分类问题时,有时候需要使用样本的概率密度函数来求其后验概率.但是很多情况下并不知道其概率密度函数的形式(即样本的分布未知),此时就需要对样本进行非参数估计,来求解其概率密度函数. ? ? ? ?求解未知分布样本的概率密度函数的一种方法是:\(n\)个样本点中,在某点周围取一个区间\(R_{n}\),计算区间\(R_{n}\)的体积\(V_{n}\)以及落在\(R_{n}\)中的样本的个数\(k_{n}\),然后就可以求出该点处的概率密度: \[p(\boldsymbol{x})

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一般的讲数字信号处理的书中都会提到窗函数.大多数只会提及其中的几种.这里我把这些窗都用C语言实现了一下,都不复杂,但如果要自己去弄也挺费时间.所有函数都用Matlab验证了.包括以下窗: 1 /*窗类型*/ 2 typedef enum 3 { 4 Bartlett = 0, 5 BartLettHann, 6 BlackMan, 7 BlackManHarris, 8 Bohman, 9 Chebyshev, 10 FlatTop, 11 Gaussian, 12 Hamming, 13 Ha

http://blog.csdn.net/xfortius/article/details/8909486 6.4.1 信号截断及能量泄漏效应 数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换.应注意到,傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系.然而,当运用计算机实现工程测试信号处理时,不可能对无限长的信号进行测量和运算,而是取其有限的时间片段进行分析.做法是从信号中截取一个时间片段,然后用观察的信号时间片段进行周期延拓处理,得到虚拟的无限长的信号,然后就可以对信号进行傅里叶变换.相关分析等数学处理. 图

在开发中我们通常会遇到一种需求:一个元素在不同的状态需要展现不同的样子. 而在这所谓的样子当然就是改变其css的属性,而实现能动态的改变其属性值,必然只能是更换其class属性 这里有三种方法: 第一种:通过数据的双向绑定(不推荐) 第二种:通过对象数组 第三种:通过key/value 下面简单说下这三种: 第一种:通过数据的双向绑定 实现方式: function changeClass(){   $scope.className = "change2"; } <div clas