我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的. 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己. 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪. 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇. ——这就是对傅里叶世界观的描述. 你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章. 下面进入正式环节↓↓↓↓↓↓ 傅里叶公式: 其中: 这就是鼎鼎大名的傅里叶公式! 简单的理解: 每一个信号,在某个特定…

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img…

文章特点:数据解码方面实在是没什么信心,存在分析错乱的可能性,所幸发出来共同探讨,恳请鞭策. 0x01 概述 这是一款工作在315Mhz频段的无线遥控门铃,根据查阅官方手册以及芯片信息,确定其采用了eV1527 百万组编码芯片.这是一款无线发码专用集成电路,采用 CMOS 工艺制造,拥有 20 位内码,可预烧 100 万组内码组合,发射频率支持315Mhz与433Mhz.本文仅对基于录制的信号波形图进行简单分析,详细发码结构可参考相关文档. EV1527芯片说明:http://www.sc-te…

一.需求描述: 1.读取data.asc文件,分析其连续性: 2.绘制信号图像,并保存. 二.UI界面组成: 该应用的UI由以下几个控件组成: 3个PushButton:打开文件.图像保存.退出: 1个Combox:下拉框用于信号的选择: 1个Widget:用于确定绘图区域的坐标,并在Widget部件上绘制图像曲线. 3个Label:用于标注注释,及坐标轴 三.主要功能的实现 信号分析结果如下: 其中最主要的涉及信号数据的标准化处理,标准化处理计算公式: std=(当前信号值—此类信号的最小值)…

VTC Fsync_out信号分析 1.GUI配置 Vertical position的值289是根据Frame/Field 0 Vertical settings一栏中sync start来设置的. 数两个fsync_out 信号之间有多少个hblank: 得到两个fsync_out 信号之间的时间差为:2.69568ms 每两个hblank之间的信号时间间隔为:8.65us 则可以计算两个fsync_out 信号之间有2695.68/8.65=312个hblank(行) 如果: 2704.3…

QPushButton 点击信号分析 QPushButton有三个很重要的信号跟点击有关 pressed clicked toggled 表面上看,pressed和clicked都会在点击按钮时触发,它们有什么区别呢?toggled好像有时候触发,有时候不触发,到底怎么回事呢?下面就一起聊一下这三个信号 首先,这三个信号都是从QAbstractButton继承来的,也就是说,下面情况对QAbstractButton的所有子类都适用, 先来看第一个问题 pressed和clicked,可以编写一段…

转载地址:http://blog.renren.com/share/408963653/15068964503(作者 :  徐可扬) 有没有!!! 其实我感觉这个学期算法最难最搞不懂的绝对不是动态规划啊!绝对是快速傅里叶变换啊!最近才弄懂有木有. 有不少人问我,于是干脆就写成日志吧. 首先明确一下基本概念吧,就三点,DFT,FFT,蝴蝶操作. DFT(离散傅里叶变换):书上写的最清楚的一句话叫做,向量y=(y0,y1,……yn-1)是系数向量a=(a0,a1,,……,an-1)的离散傅里叶变换,…

原文链接   https://www.cnblogs.com/hoojjack/p/9967298.html 计算短时傅里叶变换(STFT) scipy.signal.stft(x,fs = 1.0,window ='hann',nperseg = 256,noverlap = None,nfft = None,detrend = False,return_onesided = True,boundary ='zeros',padded = True,axis = -1 ) 参数: x : ar…

信号的阻塞.未达: linux中进程1向进程2发送信号,要经过内核,内核会维护一个进程对某个信号的状态,如下图所示: 当进程1向进程2发送信号时,信号的传递过程在内核中是有状态的,内核首先要检查这个信号是不是处于阻塞状态,然后检查这个信号是不是处于未决状态,最后检查是不是忽略该信号. 更详细的信号传递过程如下: 一个信号送到进程2时,先检查这个进程的信号屏蔽字block,如果该信号对应位是1,表示进程把这个信号是屏蔽(阻塞)了,然后内核就将pending状态字的相应位置为1,表示信号未抵达,当我…

信号: 信号是UNIX系统响应某些状况而产生的事件,进程在接收到信号时会采取相应的行动. 信号是因为某些错误条件而产生的,比如内存段冲突.浮点处理器错误或者非法指令等. 信号是在软件层次上对中断的一种模拟,所以通常把它称为是软中断. 信号和中断的区别: 相似点: 采用了相同的异步通信方式. 当检测出有信号或者中断请求时,都暂停正在执行的程序而转去执行相应的处理程序. 都在处理完毕后返回到原来的断点. 对信号和中断都可以进行屏蔽. 区别: 中断有优先级,而信号没有优先级,所有的信号都是平等的. 信…

wait() 和 waitpid() wait() 系统调用挂起调用进程的执行直到有一个孩子终止.调用 wait(&status) 等价于: waitpid(-1, &status, 0); waitpid() 系统调用挂起调用进程的执行直到由参数 pid 指定的孩子的状态发生改变.默认情况下,waitpid() 只等待孩子的终止,但是这个行为可能通过 options 参数来改变,具体描述如下. pid 值可以是: < -1 表示等待 进程组ID 为 pid 绝对值的进程组内的所有孩…

目录 1.前言 2.启动 GNU Radio 3.新增块 4.运行 本文视频 参考链接 1.前言 本文将介绍如何在 GNU Radio 中创建和运行第一个流程图. 2.启动 GNU Radio GNU Radio Companion (GRC)是用于创建和运行流程图的视觉编辑器.GRC 使用 .grc 文件,然后会转换为 python .py 流程图. 打开终端,运行: sudo gnuradio-companion GRC 窗口如下: 双击 Options 块,可以通过修改 ID 和 Titl…

1. cv2.equalizeHist(img)  # 表示进行直方图均衡化 参数说明:img表示输入的图片 2.cv2.createCLAHA(clipLimit=8.0, titleGridSize=(8, 8))  用于生成自适应均衡化图像 参数说明:clipLimit颜色对比度的阈值, titleGridSize进行像素均衡化的网格大小,即在多少网格下进行直方图的均衡化操作 直方图均衡化:一般可以用来提升图片的亮度, 在上面一节中,我们可以看出在150-200之间所占的频数特别的大,频数…

前些年吹过一阵canvas制作html5游戏的东风,相信不少同学重温了一把高中物理课本上的牛顿定律.时光如梭,你是否还记得牛顿定律后面一章的各种机械波的物理定律?环视四周,光纤.wifi.蓝牙.广播都有波的身影,可以说机械波桥接了信息时代.Jsonic作为前端的音频交互框架,也有利用声波进行数据传输的接口,在介绍API之前,先分享一些web audio原生编码的干货. 读了这系列前两篇博文摇滚吧HTML5!有声前端交互!(一)和摇滚吧HTML5!有声前端交互!(Hello, Jsonic!)的同…

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog…

普通调幅波AM的频谱,大信号包络检波频谱分析 u(t)=Ucm(1+macos t)cos ct ma称为调幅系数 它的频谱由载波,上下边频组成 , 包络检波中二极管截去负半周再用电容低通滤波,可以得到基带信号,那么,截去负半周后的AM信号必定包含基带信号的频谱.我们可以通过matlab来验证. %已知基带信号为1hz,载波为64hz,调制系数ma=0.3,采样频率1024hz,FFT变换区间N为2048 clear; fs=; f=; %1hz基带信号 fc=; %64hz载波 t=:/f…

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te…

方波信号为: 傅里叶级数展开为: 程序运行结果: 程序代码: clear x = -6:0.01:6; T = 4; f = x; for N = 1:length(f) temp = rem(abs(x(N)),T); if temp>1 && temp<3 f(N) = 0; else f(N) = 1; end end % f(x) = 1/2 + sum(g(k,x)) (k=1,2,3,4......) % g(k,x) = sinc(k/2)*cos(k*pi/2*…

0×00 前言 前段时间在<永不消逝的电波(二)HackRF入门:家用无线门铃信号重放> 一文中通过HackRF录制.重放了无线遥控信号,不过一直没来得及对信号进行分析,刚好在国外网站看到有大牛对遥控信号进行了分析(详见refer部分).在这里便按照国外大牛分析无线遥控信号的方法来依葫芦画瓢. *本文仅分享信号分析方式,因信号调制编码方式有所不同,如数据分析有出错,希望大家不要打我=￣ω￣=  0×01 环境搭建 Mac可使用port(www.macports.org) 或者brew(brew…

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,…

转载自http://blog.csdn.net/orbit/article/details/17210461 2012年9月的时候,一个南京的大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,一时间被网络热炒.后来,又听说某人买车的时候使用电话银行付款,结果被人录下声音,破解了银行卡号和密码,导致存款被盗.最近居委会在小区里散发传单,提醒一种新的诈骗方式:电话听音破密码诈骗.各种网络和媒体对这些事情炒作的很热闹,但是趋于两种极端,要么将其说的出神入化,要么将其贬的一…

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.…

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000…

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的…

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,…

这里将要介绍的HTML5 音频处理接口与Audio标签是不一样的.页面上的Audio标签只是HTML5更语义化的一个表现,而HTML5提供给JavaScript编程用的Audio API则让我们有能力在代码中直接操作原始的音频流数据,对其进行任意加工再造. 展示HTML5 Audio API 最典型直观的一个例子就是跟随音乐节奏变化的频谱图,也称之为可视化效果.本文便是以此为例子展示JavaScript中操作音频数据的. 文中代码仅供参考,实际代码以下载的源码为准. 了解Audio API   …

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000…

一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.7782 - 7.7071i   5.0000             4.7782 + 7.707…

网上看了一些大牛的关于FFT的见解,加上自己的一点儿理解,针对以下这几个问题来加深对FFT的理解. 不知道大家有没有类似以下几点的困惑: 问题的提出 对于1秒钟输出的连续信号,使用采样率Fs不同,就会得到不同的采样序列.在计算N点FFT之后得到N点的复数,幅频图中横坐标如何与我实际的频率相对应? FFT之后的幅频响应图,对应的幅值到底有什么含义,我们可以通过这个对应频率点的幅值推出原始信号的相关特性吗?     问题的解释 傅里叶是法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste…

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为…