MATLAB实现FM立体声的详细教程与案例分析

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资源摘要信息:"此资源提供了有关使用Matlab实现频率调制（FM）立体声系统的信息。文档中详细介绍了如何生成两个不同频率（600Hz和800Hz）的载波信号，并对它们进行FM调制以创建立体声效果。这种调制方式能够使得两个信号在传输过程中保持各自的独立性，同时在解调时能够重建出原始的声音信号。 标题中提到的'fm.zip_FM_FM 立体声_fm立体声 matlab_立体声 matlab_立体声FM'表明该文档可能是一个压缩包，包含多个与Matlab相关的脚本或文件，这些文件专门用于实现立体声FM技术。'FM'指的是频率调制，它是一种调制方式，通过改变载波信号的频率来传递信息。立体声通常涉及到两个独立的音频通道，分别为左声道和右声道。 描述中明确指出了在Matlab中实现左右声道分别携带600Hz和800Hz信号的FM立体声。这涉及到Matlab编程以及数字信号处理的知识。在Matlab环境中，用户可以创建和编辑脚本，利用内置的函数库来模拟信号调制过程，并可视化结果。 标签则列出了与资源紧密相关的关键词，包括'fm'（频率调制）、'立体声'（左右声道信号的分离和合并）、'matlab'（作为实现该技术的工具），以及'立体声fm'（特定指明了调制方式的立体声实现）。 压缩包子文件的文件名称列表中仅包含'fm.docx'，这可能意味着压缩包内有一个Word文档，它可能包含了关于该Matlab项目的详细介绍、代码实现说明、或者使用说明等。文档的扩展名.docx表明它是一个Microsoft Word文档，这是一个常用的格式，可以包含文本、图表、公式等多种形式的内容。 整体而言，这份资源可能是一个教学材料、项目报告或者是技术文档，它将为读者提供有关如何使用Matlab来设计和实现一个FM立体声系统的深入理解。这涉及到信号处理、Matlab编程技能以及对频率调制原理的掌握。读者应具备一定的数字信号处理基础和Matlab操作能力，才能充分理解文档中的内容和代码。"

FM.zip_FM_FM matlab_FM调制解调_fm解调_fm调制

2022-09-21 上传
在本文中，我们将深入探讨由标题“FM.zip_FM_FM matlab_FM调制解调_fm解调_fm调制”所涵盖的FM（频率调制）技术，以及如何使用MATLAB进行FM调制与解调的仿真。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于信号处理和...

fm.zip_FM解调matlab_fm 调制 解调_fm解调_fm调制公式_fm调制算法

2022-09-23 上传
标题中的"fm.zip_FM解调matlab_fm 调制 解调_fm解调_fm调制公式_fm调制算法"指的是一个包含FM（频率调制）解调和调制的MATLAB实现及相关理论介绍的压缩包文件。这个压缩包可能包含了源代码、教程文档或示例数据，...

FM.zip_FM_GNU Radio_gnuradio

2022-09-20 上传
在“FM.zip_FM_GNU Radio_gnuradio”这个压缩包中，我们重点关注的是如何使用GNU Radio实现调频（FM）广播的发送和接收。 首先，让我们理解一下FM（Frequency Modulation，频率调制）的概念。FM是一种广泛用于广播...

DeepFM.load_from_checkpoint没有这个方法

2023-05-23 上传
`DeepFM.load_from_checkpoint()` 是 Pytorch Lightning 中 `pl.LightningModule` 的方法，它可以从已保存的 checkpoints 加载模型权重。如果你想从 checkpoint 加载 DeepFM 模型，那么需要确认以下几点： 1. 你...

SQL> SQL> UPDATE TRANSACTION_DETAILS 2 SET Price = utl_raw.cast_to_varchar2(dbms_crypto.encrypt( 3 utl_i18n.string_to_raw(TO_CHAR(Price, 'FM99999990.99')||' ', 'AL32UTF8'), 4 dbms_crypto.ENCRYPT_AES256 + dbms_crypto.CHAIN_CBC + dbms_crypto.PAD_PKCS5, 5 utl_i18n.string_to_raw('251251', 'AL32UTF8') 6 )); dbms_crypto.ENCRYPT_AES256 + dbms_crypto.CHAIN_CBC + dbms_crypto.PAD_PKCS5, * ERROR at line 4: ORA-06553: PLS-221: 'ENCRYPT_AES256' is not a procedure or is undefined 怎么解决

2023-05-25 上传
utl_i18n.string_to_raw(TO_CHAR(Price, 'FM99999990.99')||' ', 'AL32UTF8'), l_algorithm, utl_i18n.string_to_raw('251251', 'AL32UTF8') )); END; ``` 在这个例子中，将加密算法常量放到了名为`l_...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式

2023-06-08 上传
self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c) self.softmax = keras.layers.Softmax(axis=2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self, fm_sz, out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x....

指出下面代码存在的问题 # 模拟登录 import json import time from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from utils import create_chrome_driver browser = create_chrome_driver() browser.get('https://login.taobao.com') # 隐式等待 browser.implicitly_wait(10) # 获取页面元素模拟用户输入和点击行为 username_input = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#fm-login-id') username_input.send_keys('15082435774') # 填写用户名 password_input = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#fm-login-password') password_input.send_keys('wu8266005') # 填写对应的密码 # 登录按钮 login_button = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#login-form > div.fm-btn > button') login_button.click() # 显示等待 wait_obj = WebDriverWait(browser, 10) wait_obj.until(expected_conditions.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'div.m-userinfo'))) time.sleep(15) # 获取登录的cookie数据，并且写入文件 with open('taobao2.json', 'w') as file: json.dump(browser.get_cookies(), file)

2023-06-11 上传
login_button = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#login-form > div.fm-btn > button') login_button.click() # 显式等待 wait_obj = WebDriverWait(browser, 10) wait_obj.until(EC.presence_of_...

import matplotlib.pyplot as plt import np as np import numpy as np from scipy import signal from scipy import fftpack import matplotlib.font_manager as fm t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) X = fftpack.fft(x) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8)) axs[0, 0].plot(t, x, color='pink') axs[0, 0].set_title('原信号', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='plum') axs[0, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown') axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') b1, a1 = signal.butter(16, 0.2) y = signal.filtfilt(b1, a1, x) axs[1, 0].plot(t, y, color='grey') axs[1, 0].set_title('高通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='indigo') axs[1, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') b2, a2 = signal.butter(4, 0.3) z = signal.filtfilt(b2, a2, x) axs[1, 1].plot(t, z, color='orange') axs[1, 1].set_title('低通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='navy') axs[1, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') plt.tight_layout() plt.show()有错误

2023-06-02 上传
axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0...

v3.0.fm_poster_100mm210mm.jasper

2023-10-08 上传
v3.0.fm_poster_100mm210mm.jasper是一种文件格式，用于制作100mm×210mm尺寸的海报。它通常用于广告、宣传活动或演出等场合。v3.0表示版本号，表明这是第三个版本的文件格式。 海报是一种以图像和文字为主要呈现...

用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v

2023-06-08 上传
self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c) self.softmax = tf.keras.layers.Softmax(axis=2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self, fm_sz, out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x....
周楷雯
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