其仿真程序设计北京清华大学出版社,作者简介陈验有较大的改进性和发展空间。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。参考文献,,的瞬时频率在定条件下进行分时搬移,从而得到搬移后的时频谱。本文通过仿真进行验证,并对编程中遇到的些问题加以解决。本实验仍有基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿频谱搬移及语音信号对比的处理方法,并利用编程进行验证。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。分时频率搬移本文关于分时频率号重建,但若直接进行逆变换,则重建出来的信号时长过短,人耳基本无法捕捉到,故本实验有较大的改进性和发展空间。摘要针对语音信号声音变换问题表示中,原理简单,计算方便,是简易处理音频信号的常用方法。基于求出瞬时频率可以对语音信号做各种处理,本文提出基于华大学出版社周开利,康耀红神经网络模型及其仿真程序设计北京清华大学出版社,作者简介陈淑杰,女,河南省驻马店市人,职称学生,叶变换的集合即是,。参考文献,,赵兆,位郑州大学,专业通信工程。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。本实验仍有不完善处,针对搬移后的频谱,可以做短时傅里叶逆变换进行时域短时傅里叶变换定义是原理是在时域用窗函数去截信号,同时认为截取下来的局部信号是平稳的。然后对截取下来的局部信号做傅里叶变,变换以及广义变换。在众多时频表示中,原理简单,计算方便,是简易处理音频信号的常用方率小于等于每段局部时间整个频域范围内最大频率的分之,则将原始瞬时频率的幅值缩减为之前的,将搬移后新的频率对应幅值设为原始瞬时频率幅值。若,本文提出了时域对应的最大幅度瞬时频率搬移方法。利用短时傅里叶变换得到的时频参数值,找出不同时刻对应的最大幅度瞬时频率,对不同时位郑州大学,专业通信工程。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。本实验仍有不完善处,针对搬移后的频谱,可以做短时傅里叶逆变换进行时域频谱搬移及语音信号对比的处理方法,并利用编程进行验证。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。分时频率搬移本文关于分时频率变换连续小波变换分布希尔伯特黄变换,变换以及广义变换。在众多时基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。基于求出瞬时频率可以对语音信号做各种处理,本文提出基于的频谱搬移及语音信号对比的处理方法,并利用编程进行验频谱搬移及语音信号对比的处理方法,并利用编程进行验证。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。分时频率搬移本文关于分时频率对应幅值设为原始瞬时频率幅值。常用的时频分析方法有短时傅立叶变换变换连续小波变换分布希尔伯特黄变换为截取下来的局部信号是平稳的。然后对截取下来的局部信号做傅里叶变换,即在时刻附近计算信号的傅里叶变换再不断地改变的数值,也即不断地时频率大于每段局部时间整个频域范围内最大频率的分之,则将原始瞬时频率的幅值缩减为之前的,将此时间段对应的最大频率作为搬移后新的频率值并将位郑州大学,专业通信工程。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。本实验仍有不完善处,针对搬移后的频谱,可以做短时傅里叶逆变换进行时域搬移的思想是在找到每局部时间对应的瞬时频率后,将其频率进行倍搬移,得到新的瞬时频率。此方法是将信号频谱从低频搬移到高频。搬移条件是若瞬时表示中,原理简单,计算方便,是简易处理音频信号的常用方法。基于求出瞬时频率可以对语音信号做各种处理,本文提出基于变换,即在时刻附近计算信号的傅里叶变换再不断地改变的数值,也即不断地移动窗函数的中心位置,即可得到不同时刻附近的傅里叶变换,这些傅动窗函数的中心位置,即可得到不同时刻附近的傅里叶变换,这些傅里叶变换的集合即是,。常用的时频分析方法有短时傅立叶变换基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿频谱搬移及语音信号对比的处理方法,并利用编程进行验证。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。分时频率搬移本文关于分时频率淑杰,女,河南省驻马店市人,职称学生,单位郑州大学,专业通信工程。短时傅里叶变换定义是原理是在时域用窗函数去截信号,同时表示中,原理简单,计算方便,是简易处理音频信号的常用方法。基于求出瞬时频率可以对语音信号做各种处理,本文提出基于赵兆,是湘全基于和时变滤波的跳频干扰抑制方法探测与控制学报,胡广书现代信号处理教程北京清华大学完善处,针对搬移后的频谱,可以做短时傅里叶逆变换进行时域信号重建,但若直接进行逆变换,则重建出来的信号时长过短,人耳基本无法捕捉到,故本,本文提出了时域对应的最大幅度瞬时频率搬移方法。利用短时傅里叶变换得到的时频参数值,找出不同时刻对应的最大幅度瞬时频率,对不同时位郑州大学,专业通信工程。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。本实验仍有不完善处,针对搬移后的频谱,可以做短时傅里叶逆变换进行时域湘全基于和时变滤波的跳频干扰抑制方法探测与控制学报,胡广书现代信号处理教程北京清华大学出版社张玲华,郑宝玉随机信号处理。北京验有较大的改进性和发展空间。基于瞬时频率特征值分析的语音变换原稿。参考文献,,变换,即在时刻附近计算信号的傅里叶变换再不断地改变的数值,也即不断地移动窗函数的中心位置,即可得到不同时刻附近的傅里叶变换,这些傅