高频信号产生器主要用来供给各种电子测量仪器或其他电子设备的高频信号,如向电桥、测量线、谐振回路、天线等供给高频信号能量,以便测试其性能。高频信号发生器一般具有较大的输出功率,但输出信号的频率和幅度可能有较大的误差,其波形可能有较大的失真。
用调制信号去控制高频载波的某一参数,使其按照调制信号的规律变化,达到调制目的。如果该参数是高频载波的振幅,则称为“调幅”;如果该参数是高频载波的瞬时频率,则称为“调频”。调频波的振幅保持不变,不受调制信号影响,而调频波的频率受调制信号控制。已调信号的频谱结构不再保持原调制信号的频谱结构,即不再是线性关系。该调制方法属于非线性调制。
原理可参考：https://wenku.baidu.com/view/73439a6d5901020207409cd5.html
算法：高通滤波将傅里叶变换结果图像中的低频分量值都替换为0，即屏蔽低频信号，只保留高频信号，实现高通滤波。高通滤波器使低频信号衰减而让高频信号通过，将增强图像中尖锐细节，但是会导致图像对比度降低。高频信号对应图像内变化越来越快的灰度分量，是由灰度尖锐过渡造成的。
机器之心发布 机器之心编辑部 如何理解神经网络的泛化能力？CMU 的汪浩瀚、邢波等人在论文《High-frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Network》中另辟蹊径，从数据的角度入手，探讨那些曾让我们百思不得其解的泛化现象。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.13545.pdf 都是数据惹的祸 对神经网络泛化能力的理解一向是众多机器学习研究者追求的目标，而致力
声网 Agora 在 2019 年 10 月 24 日，正式对所有开发者开源自研的抗丢包音频编解码器 SOLO。该编解码器适用于需要实时音频交互的场景，特别针对弱网对抗进行了优化，并且在相同弱网环境下 MOS 分优于 Opus。SOLO 可应用于各类 RTC 应用，并且可不与 Agora SDK 绑定使用。本文将从源码角度解读 SOLO 的带宽扩展与窄带编码。
1、导言 放大电路是构成各种功能模拟电路的基础电路，也是对模拟信号最基本的处理。音频信号可以分解成若干频率的正玄波之和，其频率分为在20Hz~20KHz。不当的放大电路会造成音频信号的失真，亦会带来干扰和噪声。 所有电子信息系统组成的原则都应包含：1、满足功能和性能要求，2、尽量简单，3、电磁兼容，4、调试应用简单。 因此本文就来研究在不会增大电路复杂度的前提下，如何实现音频信号放大的同时对信号进行优化。 2、常见运算电路对音频信号的处理 2.1反相比例运算电路 图1所示为反相比例运算电路，Uin通过电阻R1作用于集成运放的反相输入端，同相输入端通过补偿电阻R3接地。R3的作用是保持运放输入级差分放大电路具有良好的对称性，从而提高运算精度。
调制与解调是通讯中非常常见的技术，其实在微弱信号采集中也会用到此技术，那么调制与解调究竟是怎么一回事呢？
算法：低通滤波将傅里叶变换结果图像中的高频分量值都替换为0，即屏蔽高频信号，只保留低频信号，实现低通滤波。低频信号对应图像内变化缓慢的灰度分量。低通滤波器使高频信号衰减而让低频信号通过，图像进行低通滤波后会变模糊。
[‘haar’, ‘db’, ‘sym’, ‘coif’, ‘bior’, ‘rbio’, ‘dmey’]
随着电子测量技术的不断发展，相位测量已经成为测量技术中必不可少的一种测量方式，其中低频数字式相位测试仪的研制满足了各领域对于测量相位的需求,它能够精确测量两信号之间的相位差。本文章主要讲解低频数字式相位测试仪的工作原理与使用介绍。
频率调制就是用低频调制信号去控制高频载波信号的频率，使高频载波的振幅不变，而瞬时频率随调制信号线性变化。
我们知道，图像由像素组成。下图是一张 400 x 400 的图片，一共包含了 16 万个像素点。
下图给出了Alias（图像失真）的例子。最左边是计算出的在三角形内的像素中心点，中间是我们想要得到的效果，右边是实际效果。买家秀和卖家秀。。。这个现象的学名就叫aliasing。下面主要介绍如何防止失真走样。
我对图像处理一直很感兴趣，曾经写过好几篇博客（1，2，3，4）。 前几天读到一篇文章，它提到图像其实是一种波，可以用波的算法处理图像。我顿时有一种醍醐灌顶的感觉，从没想到这两个领域是相关的，图像还可以
信号发生器是一种自身就可以产生频率信号源的设备。若按输出波形分类有正弦信号发生器、方波信号发生器、函数信号发生器等多种。若按输出信号的频率范围分，有超低频信号发生器、低频信号发生器、视频信号发生器、高频信号发生器和超高频信号发生器等。高频信号发生器也称为射频信号发生器，信号的频率范围在350MHz～4G之间，广泛应用在高频电路测试中。为了测试通信设备，这种仪器具有一种或一种以上的组合调制（包括正弦调幅、正弦调频以及脉冲调制）功能。其输出信号的频率、电平、调制度可在一定范围内调节并能准确读数。SYN5651型信号发生器
为了保证频带占用之间没有冲突，国内与全球合作规划至关重要，国际规划由 ITU-R（国际电联无线电通信部门）制定，而无线电通信局国际频率信息通报（BR IFIC）的用途是，提供登记在国际频率登记总表和规划中的频率指配/分配信息。
像素：一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候，呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块，这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
双踪示波器、高频信号源、低频信号源、实验模块7——晶体振荡器电路、实验模块5——乘法器调幅电路、实验模块18——自动增益控制与包络检波模块。
每当我们训练完一个CNN模型进行推理时候，一旦出现人类无法解释的现象就立刻指责CNN垃圾，说这都学不会？其实你可能冤枉它了，而本文试图为它进行辩护。
调制（modulation）就是对信号源的信息进行处理（低频），加到载波上（高频），使其变为适合于信道传输的形式。
M变换：https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106880754 VP变换：https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106934622
失真过程 : 信源 发送的 信号波形 , 在现实中的 信道 中 , 受 带宽限制 , 噪音干扰 , 磁场干扰 , 导致 信宿 接收到的 信号波形 , 严重失真 ;
倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。第二次傅立叶变换的平方就是倒功率谱，即“对数功率谱的功率谱”。倒功率谱的开方即称幅值倒频谱，简称倒频谱。
－我们还可以用一些特殊的序列，比如自旋回波(spin-echo)，同时多层采样，z-shimming(减少某个区域的伪影)
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。 import numpy as np from PIL import Image from numpy.fft import fft, ifft def filterImage(srcImage): # 打开图像文件并获取数据 srcIm = Image.open(srcImage) srcArray = np.fromstring(srcIm.tobytes(), dtype=np.int8) # 傅里叶变换并滤除低频信号 result
说起基带和射频，相信大家都不陌生。它们是通信行业里的两个常见概念，经常出现在我们面前。
info =audioinfo('sample_orig.mp3');%获取音频文件的信息
这是小波变换的第二篇，我们继续谈Haar变换。在第一篇中，我们介绍了一位情况下的Haar变换，这篇博文中主要介绍二维Haar变换。最后，通过一个图像压缩的案例说明二维Haar变换的应用。
滤波电容器、共模电感、磁珠在EMC设计电路中是常见的身影，也是消灭电磁干扰的三大利器。
但作为一个怀着浓烈好奇心的门外汉，还是想一窥其中精彩，虽然并无任何捷径可走，但仍然有一些路标可以指引方向，至少不会绕太多弯路，浪费掉宝贵时间
磁珠的作用在成品电路板上，我们会看到一些导线或元件的引脚上套有黑色的小磁环，这就是本文要介绍的磁珠。磁珠的全称为铁氧体磁珠滤波器(另有一种是非晶合金磁性材料制作的磁珠)，是一种抗干扰元件，滤除高频噪声效果显著。
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内，一个周期函数重复相同值序列的次数
Games101 Lecture5-6-7 在M(模型)V(视图)P(投影)变换之后，得到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3，接下来就是将其映射到屏幕空间上去。 M变换：https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106880754 VP变换：https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106934622
小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。
带通滤波器可以理解成为一个电子接口单元，这个单元可以将特定频率范围内的信号传输过去，而阻断这个频率范围以外的信号，达到选择性传输的目的。与此对应，滤波器可以分为低通滤波器，即某频率以下的信号可以传输过去。高通滤波器和带阻滤波器。这些功能都是通过特定电子原件按照不同的布置实现的。比如电容串联可以阻止低频率信号，导通高频率信号。而并联一个电容就可以实现将高频信号短路的功能。又比如电感。串联电感可以导通低频信号，却对高频信号起到阻止的作用。
EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号，确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。
先计算每个码元携带的信息量 : 调相 + 调幅 结合使用 ; 有以下两种理解方式 ;
机器之心报道 机器之心编辑部 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？ 近期一些工作试图设计 CNN-Transformer
看到这个标题有些朋友表示很不解，为什么是之九，不是第十二吗？ 我告诉您，没有为什么，因为我任性（其实是因为漏掉了一期，显得不工整，现在补上） 此篇文章可以解决很多朋友们的一些概念上的疑惑，建议分享后收藏之。 有一天小芳（还是村里的，另外一个）跑过来问笔者：我有两个中心采集的数据，只不过一个中心采集的是正常人的数据，另外一个中心采集的是病人的数据。我能不能算ALFF，并直接拿两个不同机器的fMRI的ALFF值相减呢？ 要回答这个问题，我们可以把上面这个问题拆分成以下几个小问题
焊接一般分三大类：熔焊、接触焊和钎焊。熔焊是指在焊接过程中，将焊件接头加热至熔化状态，在不外加压力的情况下完成焊接的方法。如电弧焊、气焊等。接触焊是在焊接过程中，必须对焊件施加压力(加热或不加热)完成焊接的方法。如超声波焊、脉冲焊、摩擦焊等。钎焊是指低于焊件熔点的钎料和焊件同时加热到钎料熔化温度后，利用液态钎料填充固态工件的缝隙使金属连接的焊接方法。电子产品安装工艺中所谓的“焊接”使用焊料的熔点低于450摄氏度，是软钎焊的一种，主要使用锡、铅等低熔点合金材料作焊料，因此俗称“锡焊”。
3.已知信号为编辑，用MATLAB编程实现该信号经冲激脉冲，抽样得到的抽样信号fs(t)及其频谱。令参数E=5，τ=0.5，采用抽样间隔
下面是一个一维信号（一组数）：f={2,2,2,4,4,4}f = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}f={2,2,2,4,4,4}
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的性能。 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？ 近期一些工作试
一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。 而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏图像细节，所以都是低频的。所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法就是利用图片的低频信息。 具体步骤： （1）缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 （2）简化色彩：将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。 （3）计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值 （4）比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。 （5）计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。 最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。 分析： 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。
本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理。其实有关视频和音频编码的原理的资料非常的多，但是自己一直也没有去归纳和总结一下，在这里简单总结一下，以作备忘。
麻省理工学院的研究人员使用神经网络识别地震数据中隐藏的低频地震波。这项技术可能有助于科学家更准确地绘制地球内部的地图
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉Transformer，即Next-ViT。Next-ViT能像CNN一样快速推断，并有ViT一样强大的性能。 《转自机器之心》 由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉T
简单来说，傅里叶变换是将输入的信号分解成指定样式的构造块。例如，首先通过叠加具有不同频率的两个或更多个正弦函数而生成信号f（x），之后，仅查看f（x）的图像缺无法了解使用哪种或多少原始函数来生成f（x）。
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