变换、相关性和建模

PySPT 提供了用于计算信号的相关性、卷积和变换的函数。使用快速傅里叶变换将数据分解成若干频率分量。通过使用传递函数对信号求卷积对信号进行滤波。使用相关性量化信号相似性。使用离散余弦变换来压缩数据。

类别

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• 变换
  傅里叶、chirp Z、DCT、Hilbert、倒频谱、Walsh-Hadamard
• 相关性和卷积
  互相关、自相关、互协方差、自协方差、线性卷积和循环卷积
• 信号建模
  线性预测、自回归 (AR) 模型、Yule-Walker、Levinson-Durbin

特色示例

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• Accelerating Correlation with GPUs
• 使用 Goertzel 算法进行 DFT 估计
• 通过 Hilbert 变换实现单边带调制