时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数，本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。
一、信号产生函数：amexpo1s单边指数幅值调制信号amexpo2s双边指数幅值调制信号amgauss高斯幅值调制信号amrect矩形幅值调制信号amtriang三角形幅值调制信号fmconst定频调制信号fmhyp双曲线频率调制信号fmlin线性频率调制信号fmodany任意频率调制信号fmpar抛物线频率调制信号fmpower幂指数频率调制信号fmsin正弦频率调制信号gdpower能量律群延迟信号altes时域Altes信号anaask幅值键移信号anabpsk二进制相位键移信号anafsk频率键移信号anapulse单位脉冲信号的解析投影anaqpsk四进制相位键移信号anasingLipscjitz奇异性anaste单位阶跃信号的解析投影atoms基本高斯元的线性组合dopnoise复多普勒任意信号doppler复多普勒信号klauder时域Klauder小波mexhat时域墨西哥帽小波二、噪声产生函数noiseecg解析复高斯噪声noiseecu解析复单位高斯噪声tfrgaborGabor表示tfrstft短时傅立叶变换ifestar2使用AR(2)模型的瞬时频率估计instfreq瞬时频率估计sqrpdlay群延迟估计三、模糊函数ambifunb窄带模糊函数ambifuwb宽带模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数tfrbert单式Bertrand分布tfrdflaD-Flandrin分布tfrscalo尺度图tfrspaw平滑伪Affine类Wigner分布tfrunterUnterberger分布五、Cohen类双核线性时频处理函数tfrbjBorn-Jordan分布tfrbudButterworth分布tfrcwChoi-Williams分布tfrgrd归一化的矩形分布tfrmhMargenau-Hill分布tfrmhsMargenau-Hill频谱分布tfrmmce谱图的最小平均互熵组合tfrpagePage分布tfrwv伪Wigner-Ville分布tfrriRihaczek分布tfrridb降低交叉项的分布（Bessel窗）tfrridbn降低交叉项的分布（二项式窗）tfrridh降低交叉项的分布（汉宁窗）tfrridt降低交叉项的分布（三角窗）tfrsp谱图分布tfrspwv平滑伪Wigner-Ville分布tfrwvWigner-Ville分布tfrzamZhao-Atlas-Marks分布六、其他处理函数：friedman瞬时频率密度htl图像直线检测中的Hough变换margtfr时频表示的能量momftfr时频表示的频率矩momttfr时频表示的时间矩renyiRenyi信息度量ridges波峰提取plotifl绘制归一化的瞬时频率规律tfrparam前往用于显示时频表示的参数tfrqview时频表示的快速可视化tfrsave保存时频表示的参数tfrview时频表示的可视化

;带移位运算的模型机的设计与实现P0000;INR0,SW;数据开关→R0P01200E;ADDR0,0EH;R0+(0EH)→R0P0310;RLCR0;R0带进位左移P04A0;RRR0;R0右移P0500;INR0,SW;数据开关→R0P06C0;RRCR0;R0带进位右移P07E0;RLR0;R0左移P08400F;STA0FH,R0;R0→(0FH)P0A600F;OUT0FH,LED;(0FH)→输入单元P0C8000;JMP00H;无条件转移;------------以下为数据空间------------P0E40P0F00M0000000080;空操作M0120006040;PC→AR,PC+1M0200801006;RAM→IRM0360180048;299带进位左移M04008040A0;RAM→ARM0500800860;RAM→DR2M06A00004E0;Rd→DR1M0750290280;DR1+DR2→RdM0800804090;RAM→ARM09A0800180;Rd→RAMM0A008040D0;RAM→ARM0B03800080;RAM→LEDM0C00C02080;RAM→PCM0D60040048;299右移M0E00000080;用户自定义单元M0F60140048;299带进位右移M1060080048;299左移M1100000080;用户自定义单元M1260000280;299→RdM1300000080;用户自定义单元M1400000080;用户自定义单元M1500000080;用户自定义单元M1600000080;用户自定义单元M1700000080;用户自定义单元M1800000080;用户自定义单元M1900000080;用户自定义单元M1A00000080;用户自定义单元M1B00000080;用户自定义单元M1C00000080;用户自定义单元M1D00000080;用户自定义单元M1E00000080;用户自定义单元

ARMA、ARIMA、AR、MA均是时间序列的重要方法。
此例程中包含了以上一切的实现过程，java实现的，且含有main函数供自行调试，已亲测可用！

ARjavascript开发用用于ar的web开发中，资料为亲身测试成功

AR模型用matlab完成进行寿命预测

郑州大学随机信号处理大作业附程序，Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计。
楼主拿了90+、4.0。

（一）信号三个不同幅度、不同频率、相位为0~2PI均匀分布的正弦信号之和加上一个幅度为正弦信号总幅度50%，方差为1的正弦随机信号。
（二）要求1. 分别用直接法、间接法和AR谱进行功率谱估计（包括平均运算）；
2. 列出公式，画出一切图谱；
3. 数据长度，采样频率自定；
4. 根据结果讨论三种功率谱分析方法的特点；
5. 给出MATLAB程序。

领取宝AR扫描效果动画实现，具体内容如下之前一个网友说想要一个领取宝扫描动画的效果demo,所以又花了点时间做了下这个东西,先看效果图说一下实现的思路,如图中最外围的蓝色的是用两个相距180°的圆弧实现的,再往里又是两个红色的圆弧再往里面是一个红色的圆,最里面的白色的是由4个间隔的白色圆弧组成的,其实说明白的就是简单的图形的堆积.然后通过控制绘制圆弧的起始角度进行旋转的动画.扫描的红色线条是一张渐变的图片,通过平移动画实现扫描的效果.这个自定义View的代码如下:packagecn.com.hadon.scanner;importandroid.content.Co

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列能否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。