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从脉冲信号、离散信号和连续信号中获得实际值

，可以通过信号采样和信号重构的过程来实现。

信号采样：信号采样是将连续信号转换为离散信号的过程。采样是通过在一定时间间隔内对信号进行测量或记录来实现的。采样过程中，连续信号在时间轴上被离散化，得到一系列的采样点。采样频率是指每秒钟采样的次数，常用单位为赫兹（Hz）。采样频率越高，离散信号的质量越好，但同时也会增加数据量和计算复杂度。
信号重构：信号重构是将离散信号恢复为连续信号的过程。重构过程中，通过对离散信号进行插值或滤波等处理，使得离散信号在时间轴上变得连续，从而得到连续信号的近似值。重构的目的是尽可能地还原原始连续信号的特征和信息。

信号采样和信号重构在实际应用中具有广泛的应用场景，例如音频和视频信号处理、传感器数据采集、通信系统等。在云计算领域，信号采样和重构技术可以用于音视频处理、物联网数据采集和处理等方面。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

音视频处理：腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
物联网数据采集和处理：腾讯云物联网开发平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）

相关搜索:Matlab:如何获得正弦信号的幅值和相位如何区分发送小区变化信号中的颜色和值如何在C中从信号处理程序中获取返回值？在单独的线程中运行asyncio循环，从和到循环发出信号有没有一种惯用的panda方法来从2个表示开始和停止信号的列表中获取索引自适应算法介绍自适应搜索算法自适应匹配算法自适应排序算法自适应滤波算法

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回顾下上一篇博客【数字信号处理】基本序列 ( 基本序列列举 | 单位脉冲序列 | 单位脉冲函数 | 离散单位脉冲函数 | 单位脉冲函数与离散单位脉冲函数的区别 ) , 单位脉冲序列为 :

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VM301振弦读数模块

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Transients of Modern Power Electronics

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北邮通信原理知识点笔记小结-下半部分

采样定理，又称香农采样定律、奈奎斯特采样定律，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。

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信号的产生

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【数字信号处理】序列傅里叶变换 ( 基本序列的傅里叶变换 | 求 1 的傅里叶变换 )

周期信号信息都在其周期组织区间内 , 其它区间都是周期性重复的 , 因此这里只分析

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音频质量评估-1

把模拟信号转变成数字信号，前者是连续的，后者离散的。因此有DAC和ADC。需要关注的三个指标，这三个指标决定音频的质量

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音频基础知识

现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。

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通信原理思考题

确知信号按照其强度可以分为能量信号和功率信号。功率信号按照其有无周期性划分，可以分为周期性信号和非周期性信号。

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超低功耗AI芯片：神经脉冲只需同类神经网络能量的0.02%

机器之心报道机器之心编辑部这种人工智能芯片达到了新的超低功耗。人类大脑并不是很大，却承载着所有的计算任务。出于这一原因，许多研究者开始对创建模拟大脑神经信号处理的人工网络感兴趣。这种人工网络被称为脉冲神经网络（spiking neural networks, SNN）。脉冲神经网络最早由 Maass 教授于 1997 年提出，它是基于大脑运行机制的新一代人工神经网络，被誉为第三代神经网络模型。它是目前最接近类脑计算水平的一类生物启发模型，具有可处理生物激励信号以及解释大脑复杂智能行为的优势。 SN

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类脑计算的前沿论文，看我们推荐的这7篇

近年来随着传统人工智能算法逐步陷入瓶颈，人们期待与从脑科学中得到相应的启发来改进模型，进而从狭义人工智能走向通用人工智能。类脑智能作为人工智能重要的应用方向之一，也在逐步探索高效、快速并且具有生物可解释性的算法模型。

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matlab 及数字信号实验报告,Matlab数字信号处理实验报告.doc

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卷积到底是个什么鬼？

作为一名苦逼工科生，《信号与系统》+《数字信号处理》是绕不过去的坎，各种让人头疼的概念与数学公式：傅里叶变化、拉普拉斯变化、Z变换、卷积、循环卷积、自相关、互相关、离散傅里叶变化、离散傅里叶时间变化……

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脉冲神经网络与小样本学习【附PPT】

自从2012年AlexNet兴起，人工神经网络（ANN）在图像分类领域大放异彩。然而这么多年过去了，这些成熟的神经网络模型不论是在功能上还是结构上，与生物的大脑还有很大的差距。从结构上来讲，生物大脑中的神经元结构远比ANN中的复杂，就大脑神经元的信号模型进行比较，ANN的神经元只需要对信号求和然后直接通过简单的激活函数后全部输出就可以，而大脑神经元接收信号后直接影响的是膜电位，当膜电位足够大时再放出脉冲信号。从功能上来说，人类可以通过很少的样本就学习到一个新类别的特征，而ANN则需要大量标签样本用于学习。正是这些差异，激发了人们对于强人工智能的进一步探索，让脉冲神经网络（SNN）和小样本学习（Few-Shot Learning）成为近些年很多人关注的热点。

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用Arduino剖析PWM脉宽调制

PWM，也就是脉冲宽度调制，用于将一段信号编码为脉冲信号（一般是方波信号）。是在数字电路中达到模拟输出效果的一种手段。即：使用数字控制产生占空比不同的方波（一个不停在开与关之间切换的信号)来控制模拟输出。我们要在数字电路中输出模拟信号，就可以使用PWM技术实现。在嵌入式开发中，我们常用PWM来驱动LED的暗亮程度，电机的转速等。

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《计算机网络》——第二章总结

信道一般都是用来表示向某一个方向传送信息的媒体。因此，一条通信电路往往包含一条发送信道和一条接受信道。

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5G革命的技术，一个都不能少

第五代移动网络简称5G是产业界即将实现的移动技术革命，是LTE-A网络的深层演进技术。5G网络中的关键技术包括MIMO、OFDM、SC-FDMA等。超密集微型基站（ultra-dense small cells）将在5G中发挥重要作用，移动无线接入技术将在已建立的系统上运行在不同的频段。探索新的频谱需要研究厘米波段和毫米波段。本文介绍了我们关于超密集微型基站的5G波形概念的技术组件的愿景，讨论了优化短帧结构、多天线技术、干扰抑制、自适应和上行/下行传输的动态调度等基本特征，以及新型灵活波形和节能技术的设计

Costas序列模糊函数仿真

任意每行每列有且仅有 1 个元素等于 1、其余元素都为 0 的 nxn 阶矩阵称为置换矩阵。Costas 序列是一类特殊的置换矩阵，它与自身任意方向的平移副本之间都至多有 1 个元素 “1” 重合，如矩阵 A 所示（其序列表示为 [4,1,6,7,5,8,3,2]）。

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音频基础知识

Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。

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[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.convolve）

滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4

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计算机网络 ---- 物理层

物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据的比特流，而不是指具体的传输媒体。

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前沿 | 简述脉冲神经网络SNN：下一代神经网络

选自TowardsDataScience 作者：Devin Soni 机器之心编译脉冲神经网络（SNN）属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中。本文将简要介绍这种神秘的神经网络形式。所有对目前机器学习有所了解的人都听说过这样一个事实：目前的人工神经网络是第二代神经网络。它们通常是全连接的，接收连续的值，输出连续的值。尽管当代神经网络已经让我们在很多领域中实现了突破，但它们在生物学上是不精确的，其实并不能模仿生物大脑神经元的运

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【安富莱二代示波器教程】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。

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情绪脑机接口：脑机接口概述专题三 | 从运动脑机接口到情绪脑机接口

编者的话：这篇文章是专业顶刊里发表的唯一一篇提出把脑机接口概念从运动系统扩展到情绪系统的观点文章，而且从系统实现的角度该说的基本也都说了。本质上讲，脑机接口是控制与学习的过程，是贯通神经系统与计算机系统的智能科学。脑机接口又是涉及多种技术有机集成的大工程。高级形式的脑机接口将是人脑智能与人工智能的集大成者。目前的技术瓶颈在其最前端的神经界面上，信号的质量和带宽都被其所限。很多人知道马斯克的脑机接口公司-Neuralink。有人仿制他们的模拟前端芯片就号称可以正面PK了，这种想法显然肤浅了。他们目前展示的仅仅是脑机接口的部分前端技术-信号转换器。这篇文章就是在讲它后边的事。

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计算机网络之物理层详解

位于各计算机网络体系的最低层，负责在物理传输介质之上为“数据链路层”提供一个原始比特流（也就是数据是以一个个0或1的二进制代码形式表示的）的物理连接

sin傅里叶变换公式_傅里叶变换公式(傅里叶变换常用公式)

一般傅里叶变换与反变换的公式是成对儿给出的。1、如果正变换前有系数1/2*π，则反变换前无系数2、如果正变换前无系数，则反变换前有系数1/2*π3、正、反变换前.

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学界 | 浙大川大提出脉冲版ResNet：继承ResNet优势，实现当前最佳

作者：Yangfan Hu等机器之心编译参与：Geek AI、张倩脉冲神经网络（SNN）具有生物学上的合理性，并且其计算潜能和传统神经网络相同，主要障碍在于训练难度。为解决这个问题，浙江大学和四川大学近日提出了脉冲版的深度残差网络 Spiking ResNet。为解决模型转换的问题，研究者提出了一种新机制，对连续值的激活函数进行标准化，以匹配脉冲神经网络中的脉冲激发频率，并设法减少离散化带来的误差。在多个基准数据集上的实验结果表明，该网络取得了脉冲神经网络的当前最佳性能。引言研究表明，脉冲神经

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数字信号处理（DSP）介绍

该电路充当低通滤波器。它去除或过滤掉高于电路截止频率的频率分量，并以很小的衰减通过较低频率的分量。在本例中，信号处理的目的是消除高频噪声并提取信号的所需部分。请注意，输入和输出均为模拟形式。这是一个很大的优势，因为科学和工程中感兴趣的信号本质上是模拟的。因此，对于模拟信号处理，信号处理模块的输入和输出不需要接口电路（ADC 和 DAC）。

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在图像的傅里叶变换中,什么是基本图像_傅立叶变换

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅立叶变换属于调和分析的内容。”分析”二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，”分析”二字，实际就是”条分缕析”而已。它通过对函数的”条分缕析”来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，”分析主义”和”还原主义”，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。在数学领域，也是这样，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。”任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; 4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用

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时间序列和白噪声

1.什么是白噪声？答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。

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Matlab滤波器设计：Z变换与Z逆变换原理及Matlab实现代码

Z变换在离散时间信号与系统中的地位相当于拉普拉斯变换在连续时间信号与系统中的地位。它可以求解常系数差分方程，进而估算一个线性时不变系统的响应及线性滤波器的设计。

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数字信号处理实验(一)

本次实验目的为：在matlab环境下产生几种基本的数字信号，并对这些基本的信号进行运算和变换，同时利用程序结果对采样定理进行验证，深刻理解采样定理。通过自己录制音频信号并对不同的音频信号进行不同处理，加深理解音频信号中声道的原理，以及混声、回声的形成原理。

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动脉自旋标记（ASL）磁共振成像：基础物理、脉冲序列和建模

动脉自旋标记(ASL)是一种非侵入性磁共振成像(MRI)技术，它使用内源性动脉血作为动态示踪剂来量化器官的组织灌注。血流灌注描述了一个器官中给定体积的组织向毛细血管床输送和交换的动脉血水量，单位是 mL/100g/min。ASL常用于人脑，灰质脑灌注为70mL/100g/min，白质为20mL/100g/min。由于其非侵入性，ASL现在被更广泛地应用于其他器官，包括肾脏、肝脏、外周肌肉、胰腺和心脏。由于ASL不需要外源性造影剂，随着时间的推移重复使用是安全的，因此可以用来追踪疾病进展或药物治疗引起的灌注变化。本文发表在Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications中。

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