基于参数化广义Beta窗的多尺度自适应时频分解算法（MATLAB）
担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家，擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。
fft
📶手机信号差？一文搞懂背后的黑科技！
频率：决定走哪条 "高速路"（比如 5G 走 3.5GHz 的超车道）强度：信号多强（-100dBm 是弱鸡，-50dBm 是满格壮汉）调制方式：快递打包方式（4G 用 QPSK，5G 升级为 256QAM）
基于多尺度时频分析的地震信号特征检测与可视化算法（python）
模块关键技术要点实现函数/参数数据获取IRIS FDSN标准接口访问client.get_waveforms(network, station, location, channel, starttime, endtime)信号预处理线性趋势消除+边缘削波+带通
信号分析中，傅里叶变换后再进行一次傅里叶变换的意义是什么？
应用场景第一次fft目的第二次FFT目的工程意义倒谱分析将时域振动信号转换至频域，获取频谱特征对频谱的对数幅度进行FFT，提取周期性调制信息检测齿轮/轴承故障引起的周期性冲击（如故障特征频率），解决频谱中难以识别的边带问题包络解调分析提取高频共振频带信号（如轴
北京方州科技申请基于订阅机制的二三维态势显示专利，提升态势感知的实时性、安全性和准确性
国家知识产权局信息显示，北京方州科技有限公司申请一项名为“基于订阅机制的二三维态势显示方法、系统、设备及介质”的专利，公开号CN119884523A，申请日期为2025年3月。
Audition互换左右声道里的声音
特别说明，一般是左右2个声道发出不同的声音，互换才能听到效果，也才有意义，比如左声道是清唱，右声道是伴奏！如果左右2个声道都是一样的声音，那互换声道没有意义！
Audition左右声道里的声音如何互换
特别说明，一般是左右2个声道发出不同的声音，互换才能听到效果，也才有意义，比如左声道是清唱，右声道是伴奏！如果左右2个声道都是一样的声音，那互换声道没有意义！
动力电池测试中的直流负载挑战与应对策略
动力电池作为电动汽车的核心部件，其性能测试需模拟真实工况下的直流负载特性。然而，在测试过程中，直流负载的高功率、动态响应及精度要求带来多重技术挑战：
关于STM32的固件库，你知道多少？
标准外设库：这是一套针对 STM32 所有外设的低级驱动函数，包括 GPIO、ADC、DAC、SPI、I2C、I2S、UART、PWM 等。每个外设都有一组对应的函数，可以实现该外设的所有功能。DSP 库：这是一套针对 STM32 的数字信号处理 (DSP)
傅里叶变换在现实生活中有什么用？
利用傅里叶变换，我们可以识别并去除高频分量来压缩图像。例如，在JPG格式的图像压缩过程中，通过对原始图像进行二维傅里叶变换，保留低频部分而舍弃高频细节，实现了有效的文件大小缩减。
一文讲清楚：光学傅里叶变换
傅里叶变换（Fourier Transform, FT）作为数学史上最伟大的公式之一，广泛应用于图像处理、声音信号分析、天文学和分子光谱学等领域。特别是在光学领域，傅里叶变换及其快速算法（FFT）更是无处不在，为理解和操控光波提供了强大的工具。通过傅里叶变换，
基于 FPGA 的嵌入式高速信号处理系统设计与优化
在当今的信息时代，高速信号处理在通信、雷达、图像处理等众多领域都有着至关重要的应用。嵌入式系统凭借其体积小、功耗低、可定制性强等特点，成为了高速信号处理的理想平台。而现场可编程门阵列（FPGA）以其并行处理能力、高灵活性和可重构性，在嵌入式高速信号处理系统中发
Mater. Horiz：一种非晶态Cr2Ge2Te6/聚酰亚胺双层箔
智能手表、电子纺织品和电子皮肤等可穿戴医疗设备作为减轻超负荷医疗系统负担的一种方式，特别是在新冠肺炎疫情之后，受到了广泛关注。这些设备可以监测人体的生物信号，以可视化当前的健康状态，并提供即将发生的危险的预警。然而，检测眼球运动、心跳和动脉压等非常小的运动需要
《最终幻想战略版A》与FFT哪个更经典，究竟是神作还是赶工骗钱？
大多数的游戏总会以战争作为题材，即使是幻想的世界也是充斥着以现实为基础的各种冲突与战斗。在现实中的商业也犹如战场般，如何争取利益的最大化就是在这片战场的胜利。
R&S®MXO 5 示波器
R&S®MXO 5 系列示波器提供优越的四通道和八通道型号，并采用先进技术，能够快速提供准确结果，是行业领先产品。示波器采用先进的定制化技术并具备突破性功能，能够洞察电路行为并提供重要见解。 R&S®MXO 5 系列配备出色的 15.6" 全高清电容式触摸屏，
应对超声波测试挑战，如何选择合适的数字化仪？
每个应用中使用的频率范围都反映了实际情况下的平衡。提高工作频率可以通过提高分辨率来检测较小的伪影，但较高频率的信号无法穿透那么远。超声波应用的常见问题是信号衰减，它与信号频率成反比。因此，在表面研究应用中往往使用非常高的频率，而当需要更大的穿透力和功率时，较低
MFCC的计算过程包括加窗、快速傅里叶变换（FFT）、Mel滤波器组处理以及离散余弦变换（DCT）
预加重：在进行特征提取之前，通常会对音频信号进行预加重处理，以增强高频部分的能量，这有助于提高语音信号的分辨率。分帧和加窗：将音频信号分成多个短时帧，并对每一帧应用窗函数（如汉明窗或海宁窗），以减少频谱泄漏并平滑边缘。快速傅里叶变换（FFT）：对加窗后的每一帧