Paquete de señales
El paquete de señales es parte del proyecto Octave Forge y proporciona algoritmos de procesamiento de señales para su uso con Octave. Las funciones proporcionadas por el paquete de señales incluyen la creación de formas de onda, diseño de filtro FIR e IIR, análisis espectral, Fourier y otras transformaciones, funciones de ventana, y remuestreo y cambio de velocidad. También hay algunas funciones de wavelets incluidas, porque no hay un paquete wavelet separado, al menos por ahora.
También puede estar interesado en el paquete LTFAT.
¿Por qué estoy viendo esta página?
404 significa que el archivo no se encuentra. Si ya ha subido el archivo, el nombre puede estar mal escrito o está en una carpeta diferente.
Otras posibles causas
Puede obtener un error 404 para las imágenes porque tiene Hot Link Protection activado y el dominio no está en la lista de dominios autorizados.
Si va a su url temporal (http: // ip /
Username /) y obtener este error, tal vez un problema con el conjunto de reglas almacenadas en un archivo. htaccess. Puede intentar cambiar el nombre de ese archivo a. htaccess-backup y actualizar el sitio para ver si se resuelve el problema.
También es posible que haya borrado su raíz de documento de forma inadvertida o que su cuenta tenga que ser recreada. De cualquier manera, póngase en contacto con HostGator inmediatamente a través de teléfono o chat en vivo para que podamos diagnosticar el problema.
¿Estás usando WordPress? Consulte la sección sobre errores 404 después de hacer clic en un enlace de WordPress.
Cómo encontrar la ortografía y la carpeta correctas
Archivos perdidos o rotos
Cuando obtenga un error 404 asegúrese de comprobar la URL que está intentando utilizar en su navegador. Esto le dice al servidor qué recurso debe intentar solicitar.
http://example. com/example/Example/help. html
En este ejemplo, el archivo debe estar en public_html / example / Example /
Observe que el CaSe es importante en este ejemplo. En plataformas que hacen cumplir la sensibilidad de mayúsculas y minúsculas y E xample no son las mismas ubicaciones.
Para los dominios addon, el archivo debe estar en public_html / addondomain. com / example / Example / y los nombres distinguen entre mayúsculas y minúsculas.
Cuando usted tiene una imagen que falta en su sitio usted puede ver una caja en su página con con una X roja donde la imagen falta. Haga clic derecho en la X y elija Propiedades. Las propiedades le dirán la ruta y el nombre de archivo que no se pueden encontrar.
Esto varía según el navegador, si no ves una casilla en tu página con una X roja, haz clic derecho en la página, luego selecciona Ver información de la página y ve a la pestaña Medios.
http://example. com/images/banner. PNG
En este ejemplo, el archivo de imagen debe estar en public_html / images /
Observe que el CaSe es importante en este ejemplo. En plataformas que imponen la sensibilidad de mayúsculas y minúsculas PNG y png no son las mismas ubicaciones.
404 errores después de hacer clic en enlaces de WordPress
Al trabajar con WordPress, 404 Page Not Found los errores a menudo pueden ocurrir cuando un nuevo tema ha sido activado o cuando las reglas de reescritura en el archivo. Htaccess se han alterado.
31 Procesamiento de señal
Este capítulo describe el procesamiento de la señal y las funciones rápidas de transformada de Fourier disponibles en Octave. Las transformadas rápidas de Fourier se calculan con las bibliotecas FFTW o FFTPACK dependiendo de cómo se construye Octave.
Calcule la transformada discreta de Fourier de A usando un algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT).
La FFT se calcula a lo largo de la primera dimensión no singleton de la matriz. Así, si x es una matriz, fft (x) calcula la FFT para cada columna de x.
Si se llama con dos argumentos, se espera que n sea un número entero que especifique el número de elementos de x que se deben usar, o una matriz vacía para especificar que su valor debe ser ignorado. Si n es mayor que la dimensión a lo largo de la cual se calcula la FFT, entonces x se redimensiona y se rellena con ceros. De lo contrario, si n es menor que la dimensión a lo largo de la cual se calcula la FFT, entonces se trunca x.
Si se llama con tres argumentos, dim es un entero que especifica la dimensión de la matriz a lo largo de la cual se realiza la FFT
Calcule la transformada de Fourier discreta inversa de A usando un algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT).
La FFT inversa se calcula a lo largo de la primera dimensión no unitaria de la matriz. Así, si x es una matriz, fft (x) calcula la FFT inversa para cada columna de x.
Si se llama con dos argumentos, se espera que n sea un número entero que especifique el número de elementos de x que se deben usar, o una matriz vacía para especificar que su valor debe ser ignorado. Si n es mayor que la dimensión a lo largo de la cual se calcula la FFT inversa, entonces x se redimensiona y se rellena con ceros. De lo contrario, si n es menor que la dimensión a lo largo de la cual se calcula la FFT inversa, entonces x se trunca.
Si se llama con tres argumentos, dim es un entero que especifica la dimensión de la matriz a lo largo de la cual se realiza la FFT inversa
Calcule la transformada de Fourier discreta bidimensional de A utilizando un algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT).
Los argumentos opcionales m y n se pueden utilizar para especificar el número de filas y columnas de A a utilizar. Si cualquiera de estos es mayor que el tamaño de A. A se redimensiona y rellena con ceros.
Si A es una matriz multidimensional, cada sub-matriz bidimensional de A se trata por separado.
Calcule la transformada de Fourier discreta bidimensional inversa de A usando un algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT).
Los argumentos opcionales m y n se pueden utilizar para especificar el número de filas y columnas de A a utilizar. Si cualquiera de estos es mayor que el tamaño de A. A se redimensiona y rellena con ceros.
Si A es una matriz multidimensional, cada sub-matriz bidimensional de A se trata por separado
Calcule la transformada de Fourier discreta N-dimensional de A usando un algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT).
El tamaño del argumento vector opcional se puede utilizar para especificar las dimensiones de la matriz que se va a utilizar. Si un elemento de tamaño es menor que la dimensión correspondiente de A. entonces la dimensión de A se trunca antes de realizar la FFT. De lo contrario, si un elemento de tamaño es mayor que la dimensión correspondiente, entonces A se redimensiona y se rellena con ceros.
Calcule la transformada de Fourier discreta N-dimensional inversa de A usando un algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT).
El tamaño del argumento vector opcional se puede utilizar para especificar las dimensiones de la matriz que se va a utilizar. Si un elemento de tamaño es menor que la dimensión correspondiente de A. entonces la dimensión de A se trunca antes de realizar la FFT inversa. De lo contrario, si un elemento de tamaño es mayor que la dimensión correspondiente, entonces A se redimensiona y se rellena con ceros.
Octave utiliza las bibliotecas FFTW para realizar cálculos FFT. Cuando Octave arranca e inicializa las bibliotecas FFTW, lee un archivo de todo el sistema (en un sistema Unix, es típicamente / etc / fftw / wisdom) que contiene información útil para acelerar los cálculos FFT. Esta información se llama la sabiduría. El archivo de todo el sistema permite compartir la sabiduría entre todas las aplicaciones que utilizan las bibliotecas FFTW.
Utilice la función fftw para generar y guardar la sabiduría. Utilizando las utilidades proporcionadas junto con las bibliotecas FFTW (fftw-wisdom en sistemas Unix), puede incluso agregar la sabiduría generada por Octave al archivo de sabiduría de todo el sistema.
Función cargable: método fftw (planificador) Función cargable: fftw (planificador, método) Función cargable: sabiduría = fftw Función cargable: fftw (sabiduría) Función cargable : Fftw (hilos de rosca, nthreads) Función cargable: nthreads = fftw (hilos de rosca & quot;
Administrar datos de sabiduría FFTW.
Los datos de sabiduría se pueden utilizar para acelerar significativamente el cálculo de las FFT, pero implica un coste inicial en su cálculo. Cuando las bibliotecas FFTW se inicializan, leen un archivo de sabiduría de todo el sistema (normalmente en / etc / fftw / wisdom), permitiendo que la sabiduría sea compartida entre aplicaciones distintas de Octave. Alternativamente, la función fftw se puede utilizar para importar sabiduría. Por ejemplo,
Salvará la sabiduría existente usada por Octave a la sabiduría de la secuencia. Esta cadena puede ser guardada en un archivo y restaurada utilizando los comandos save y load respectivamente. Esta sabiduría existente puede ser reimportada de la siguiente manera
Si la sabiduría es una cadena vacía, entonces la sabiduría usada se borra.
Durante el cálculo de las transformadas de Fourier se genera más sabiduría. La moda en que esta sabiduría se genera también es controlada por la función fftw. Hay cinco maneras diferentes en las cuales la sabiduría puede ser tratada:
"Estimar & quot;
Especifica que no se realiza ninguna medición en tiempo de ejecución de los medios óptimos de cálculo de un particular y se utiliza una heurística simple para elegir un plan (probablemente subóptimo). La ventaja de este método es que hay poca o ninguna sobrecarga en la generación del plan, lo cual es apropiado para una transformada de Fourier que se calculará una vez.
"Medir & quot;
En este caso se considera una gama de algoritmos para realizar la transformación y se selecciona la mejor en función de su tiempo de ejecución.
Paciente
Similar a la "medida". Pero se considera una gama más amplia de algoritmos.
"Exhaustivo"
Al igual que "medir". Pero se consideran todos los algoritmos posibles que se pueden usar para tratar la transformación.
Híbrido
Como la medición en tiempo de ejecución del algoritmo puede ser costosa, esto es un compromiso en el que "medir" Se utiliza para transformaciones hasta el tamaño de 8192 y más allá de que la "estimación" Se utiliza el método.
El método predeterminado es & quot; estimar & quot ;. El método actual se puede consultar con
O establecer utilizando
Tenga en cuenta que la sabiduría calculada se perderá al reiniciar Octave. Sin embargo, los datos de sabiduría se pueden volver a cargar si se guardan en un archivo como se describe anteriormente. Los archivos de sabiduría guardados no deben utilizarse en diferentes plataformas, ya que no serán eficientes y se perderá el punto de cálculo de la sabiduría.
El número de subprocesos utilizados para calcular los planes y ejecutar las transformaciones se puede establecer con
Tenga en cuenta que la octava debe compilarse con soporte FFTW multihilo para esta función. El número de procesadores disponibles para el proceso actual se utiliza por defecto.
Convolver dos vectores utilizando la FFT para el cálculo.
1. Si x e y son los vectores de coeficientes de dos polinomios, el valor devuelto es el vector de coeficientes del polinomio del producto (x, y) .
El cálculo utiliza la FFT llamando a la función fftfilt. Si se especifica el argumento opcional n, se utiliza un FFT de N puntos.
Filtro x con el filtro FIR b usando la FFT.
Si x es una matriz, filtre cada columna de la matriz.
Dado el tercer argumento opcional, n. Fftfilt utiliza el método overlap-add para filtrar x con b usando una FFT de N puntos. El tamaño FFT debe ser una potencia igual a 2 y debe ser mayor o igual que la longitud de b. Si el n especificado no cumple estos criterios, se ajusta automáticamente al valor más cercano que lo hace.
Aplique un filtro digital 1-D a los datos x.
Filter devuelve la solución a la siguiente ecuación de diferencia lineal, invariable en el tiempo:
Donde N = longitud (a) -1 y M = longitud (b) -1. El resultado se calcula sobre la primera dimensión no singleton de x o sobre dim si se suministra.
Una forma equivalente de la ecuación es:
Donde c = a / a (1) y d = b / a (1).
Si se proporciona el cuarto argumento si, se toma como el estado inicial del sistema y el estado final se devuelve como sf. El vector de estado es un vector de columna cuya longitud es igual a la longitud del vector de coeficiente más largo menos uno. Si si no se suministra, el vector de estado inicial se establece en todos los ceros.
En términos de la Transformación Z, y es el resultado de pasar la señal de tiempo discreto x a través de un sistema caracterizado por la siguiente función del sistema racional:
Generación de señales multitón arbitrarias (y 1/3 de octava ANSI) con LabVIEW
Fecha de Publicación: сен 06, 2006 | 3 Рейтинг | 2,67 из 5 | Envíe su opinión
Este programa genera señales de tonos múltiples con tonos de frecuencias arbitrarias. El programa utiliza una técnica de salida analógica continua, de doble búfer, para generar una forma de onda con componentes de frecuencias arbitrarias independientemente de la velocidad de actualización y del búfer de datos.
Este ejemplo particular demuestra la generación de una señal con cualquier combinación de tonos de frecuencia exacta de 1/3 de octava de acuerdo con el estándar ANSI. El programa generará señales con tonos centrados en las frecuencias exactas de 1/3 de octava.
- generar tonos de octava. vi: ejemplo para generar cualquier señal multi-tono con frecuencias arb
No comments:
Post a Comment