Lwcah的博客

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有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~大家吃一顿火锅的价格便可以拥有13种信号分解+FFT傅里叶频谱变换联合算法，绝对不亏，知识付费是现今时代的趋势，而且都是我精心制作的教程，有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代码（见每一算法介绍后文）~

Welch功率谱密度估计是一种基于信号分段平均的频谱估计方法，它可以对时域信号进行频谱分析，得到信号在不同频率上的能量分布。Welch功率谱密度估计在信号处理、通信、声学等领域得到广泛应用，相比于传统的频谱估计方法，它具有更好的计算效率和估计精度。Welch功率谱密度估计的步骤如下：给定一个长度为N的时域信号x(n)。将信号分成L个段，每段长度为M，相邻两段有M/2个样本重叠。对每个段进行加窗、FFT等预处理操作，得到每个段的频域表示。

Yule-Walker功率谱密度估计是一种基于自回归模型的频谱估计方法，它可以对时域信号进行频谱分析，得到信号在不同频率上的能量分布。Yule-Walker功率谱密度估计在信号处理、通信、声学等领域得到广泛应用，相比于传统的基于协方差的频谱估计方法，它具有更好的计算效率和估计精度。Yule-Walker功率谱密度估计的步骤如下：给定一个长度为N的时域信号x(n)。对信号进行加窗、FFT等预处理操作，得到信号的频域表示。

协方差功率谱密度估计是一种基于协方差分析的频谱估计方法，它可以对时域信号进行频谱分析，得到信号在不同频率上的能量分布。协方差功率谱密度估计具有较高的精度和稳定性，在信号处理、通信、声学等领域得到广泛应用。协方差功率谱密度估计的步骤如下：给定一个长度为N的时域信号x(n)。对信号进行加窗、FFT等预处理操作，得到信号的频域表示。

LSP（Line Spectrum Pair）频谱分析算法是一种用于线性预测分析的频谱分析方法，它可以对数字信号进行快速且准确的频域分析，广泛应用于语音信号处理、音频编码等领域。LSP频谱分析算法的步骤如下：对给定的数字信号进行预处理，通常包括对信号进行预加重、分帧、加窗等操作，以减小非平稳性和较大的动态范围。通过线性预测分析，得到信号的自回归模型： x(n) = ∑(ai * x(n-i)) + e(n) 其中，ai为自回归系数，e(n)为噪声项。对自回归系数进行LSP变换，得到LSP系数。

希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)是一种基于经验模态分解(EMD)的信号分析方法，它将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)和一个残差项，然后利用希尔伯特变换对每个IMF进行频率分析，得到信号在时-频域的表达。希尔伯特-黄变换可用于分析非线性和非平稳信号，如地震波、生物信号等。希尔伯特-黄变换的步骤如下：对原始信号进行经验模态分解，将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)和一个残差项，满足每个IMF的振动模式不同，且具有类似的希尔伯特变换特征。