MATLAB实现多采样率转换技术详解

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0 下载量 77 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"多采样率转换器是信号处理中的一个重要概念,它指的是对数字信号进行重新采样,以改变其采样率的过程。在MATLAB这一强大的数学计算和仿真软件中,提供了许多内置函数,用于支持各种多采样率转换操作。MATLAB多采样率转换器就是利用这些内置函数来实现数字信号的采样率变换,以满足不同的应用需求。 MATLAB中的多采样率转换器通过调整采样率,可以实现信号的上采样或下采样。上采样是指增加信号的采样率,通常通过插值的方法来实现。在插值过程中,新样本点被插入到原始样本点之间,从而增加样本数量。下采样则是减少信号的采样率,通常通过抽取的方法来实现。在抽取过程中,一些原始样本点被去除,样本数量减少。需要注意的是,在下采样过程中可能会出现混叠现象,因此在实际应用中通常需要配合低通滤波器来避免信号失真。 MATLAB的多采样率转换器不仅支持基本的上采样和下采样,还支持更复杂的转换需求,例如通过不同的滤波器设计来实现更为精细的信号处理。在多采样率转换的过程中,滤波器设计是至关重要的一步,因为它决定了信号重构的质量。MATLAB提供了广泛的滤波器设计工具,如FIR和IIR滤波器设计函数,使得用户可以根据具体的应用场景设计出满足要求的滤波器。 在MATLAB中实现多采样率转换的代码通常会涉及到几个关键函数,例如resample函数用于进行通用的重采样操作,interp1函数用于线性插值,fdatool用于滤波器设计。在本资源中,提供的压缩文件包含了几个MATLAB脚本文件(.m文件),这些文件可能包含了实现多采样率转换的具体代码,以及对相关函数的调用示例。 具体到标题中提到的“Desktop.zip_MATLAB多采样率_TV6Y_sample rate_多采样率转换器_采样率 转换”,可以理解为这是一个特定的项目或示例,其中“TV6Y”可能是指某个特定的应用或项目代号,而“sample rate_多采样率转换”明确指出了项目的核心内容。用户可以通过解压该压缩文件,查看其中的MATLAB脚本文件,了解具体的实现代码和使用方法。通过分析脚本中的函数调用和处理逻辑,可以学习到如何在MATLAB环境中进行多采样率信号处理的技巧和最佳实践。 此外,标签中的“matlab多采样率 tv6y sample_rate 多采样率转换器 采样率_转换”为该资源提供了丰富的关键字,便于用户在需要相关知识时进行检索。了解和掌握MATLAB多采样率转换技术,对于从事数字信号处理、通信系统设计、音频处理等领域工作的工程师或研究人员来说,是一项非常有价值的技能。"

使用QTimer对象代替QBasicTimer对象,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

2023-05-26 上传
2023-05-19 上传
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import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

2023-06-07 上传
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