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語音分析

  • MATLAB頻譜分析報告

    MATLAB頻譜分析報告

    標簽: MATLAB 頻譜分析 報告

    上傳時間: 2013-11-02

    上傳用戶:sclyutian

  • 50個典型經典應用電路實例分析

    50個典型經典應用電路實例分析

    標簽: 典型 應用電路

    上傳時間: 2013-10-18

    上傳用戶:daxigua

  • 光電二極管檢測電路噪聲分析

    使用光電二極管檢測光電信號。由于光電信號一般比較微弱,容易受到干擾,所以需要對信號的噪聲特征進行分析,并在所得出結論的基礎上設計出相應噪聲處理電路,以解決噪聲的問題。

    標簽: 光電二極管 檢測電路 噪聲分析

    上傳時間: 2014-11-24

    上傳用戶:zhaoman32

  • 50個典型經典應用電路實例分析

    50個典型經典應用電路實例分析

    標簽: 典型 應用電路

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • 史上最全的運放典型應用電路及分析

    二十種電路分析。

    標簽: 運放 典型 應用電路

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:Yukiseop

  • 聲卡虛擬示波器

    功能簡介 虛儀聲卡萬用儀是一個功能強大的基于個人電腦的虛擬儀器。它由聲卡實時雙蹤示波器、聲卡實時雙蹤頻譜分析儀和聲卡雙蹤信號發生器組成,這三種儀器可同時使用。本儀器內含一個獨特設計的專門適用于聲卡信號采集的算法,它能連續監視輸入信號,只有當輸入信號滿足觸發條件時,才采集一幀數據,即先觸發后采集,因而不會錯過任何觸發事件。這與同類儀器中常用的先采集一長段數據,然后再在其中尋找觸發點的方式,即先采集后觸發,截然不同。因此本儀器能達到每秒50幀的快速屏幕刷新率,從而實現了真正的實時信號采集、分析和顯示。本儀器還支持各種復雜的觸發方式包括超前觸發和延遲觸發。 虛儀聲卡萬用儀發揮了以電腦屏幕作為顯示的虛擬儀器的優點,支持圖形顯示的放大和滾動,并將屏幕的絕大部分面積用于數據顯示,使您能夠深入研究被測信號的任何細節。而市面上有些同類儀器則在人機界面上過分追求“形”似,將傳統儀器的面板簡單地模擬到電腦屏幕上,占用了大量寶貴的屏幕資源,僅留下較小面積供數據顯示用。 虛儀聲卡萬用儀提供了一套完整的信號測試與分析功能,包括:雙蹤波形、波形相加、波形相減、李莎如圖、電壓表、瞬態信號捕捉、RMS絕對幅度譜、相對幅度譜、八度分析(1/1、1/3、1/6、1/12、1/24)、THD、THD+N、SNR、SINAD、頻率響應、阻抗測試、相位譜、自相關函數、互相關函數、函數發生器、任意波形發生器、白噪聲發生器、粉紅噪聲發生器、多音合成發生器和掃頻信號發生器等。 虛儀聲卡萬用儀將采集到的數據和分析后的數據保存為標準的WAV波形文件或TXT文本文件。它也支持WAV波形文件的輸入和BMP圖像文件的輸出和打印。支持24比特采樣分辨率。支持WAV波形文件的合并和數據抽取。

    標簽: 聲卡 虛擬示波器

    上傳時間: 2013-10-25

    上傳用戶:silenthink

  • 時鐘抖動時域分析(下)

    時鐘抖動時域分析(下):

    標簽: 時鐘抖動 時域分析

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:rocketrevenge

  • ESD電熱模擬分析

    靜電放電(ESD)是造成大多數電子元器件或電路系統破壞的主要因素。因此,電子產品中必須加上ESD保護,提供ESD電流泄放路徑。電路模擬可應用于設計和優化新型ESD保護電路,使ESD保護器件的設計不再停留于舊的設計模式。文中討論了器件由ESD引起的熱效應的失效機理及研究熱效應所使用的模型。介紹用于ESD模擬的軟件,并對一些相關模擬結果進行了分析比較。

    標簽: ESD 電熱 模擬分析

    上傳時間: 2013-11-05

    上傳用戶:二十八號

  • 室內線陣CCD交匯測量捕獲率分析

    針對室內CCD交匯測量的試驗環境,通過添加輔助光源照明,在基于CCD立靶測量原理的條件下,分析了室內立靶影響捕獲率的原因,并建立了室內立靶的捕獲率模型。該模型能夠為室內立靶測量系統的捕獲率計算和研究提供依據。同時,對立靶捕獲率進行了仿真分析,仿真結果表明,該系統的捕獲率能夠達到90%。

    標簽: CCD 線陣 測量

    上傳時間: 2013-10-17

    上傳用戶:13160677563

  • 主成分分析的圖像壓縮與重構

    針對圖像占用空間大,特征表示時維數較高等的缺點,系統介紹了主成分分析(PCA)的基本原理。提出了利用PCA進行圖像數據壓縮與重建的基本模型。實驗結果表明,利用PCA能有效的減少數據的維數,進行特征提取,實現圖像壓縮,同時并根據實際需要重建圖像。

    標簽: 主成分分析 圖像壓縮

    上傳時間: 2013-10-29

    上傳用戶:JGR2013

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