一.按时间抽选的基-2 FFT实现原理 观察DIT(基2)FFT的流图(N点,N为2的幂次),可以总结出如下规律: (1)共有\(L=\log_2⁡N\)级蝶形运算: (2)输入倒位序,输出自然顺序: (3)第\(m\)级(\(m\)从1开始,下同)蝶形结对偶结点距离为\(2^{m-1}\): (4)第\(m\)级蝶形结计算公式: \(X_m (k)=X_{m-1} (k)+X_{m-1 } (k+2^{m-1} ) W_N^r\) \(X_m (k+2^{m-1} )=X_{m-1} (k)-

FFT之后得到的是什么数 FFT之后得到的那一串复数是波形对应频率下的幅度特征,注意这个是幅度特征不是复制,下面要讲两个问题:1.如何获取频率,2.如何获取幅值 获取频率 FFT变换如何获取频率?傅里叶变换并没对频率进行任何计算,频率只与采样率和进行傅里叶变换的点数相关,注意这里是进行傅里叶变换的点数而不一定是信号的长度. FFT变换完第一个数时0Hz频率,0Hz就是没有波动,没有波动有个专业一点的说法,叫直流分量. 后面第二个复数对应的频率是0Hz+频谱分辨率,每隔一个加一次,频谱分辨率Δf计

BZOJ3527 推出卷积公式FFT求值 传送门:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3527 题意: \(F_{j}=\sum_{i<j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}-\sum_{i>j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}\) 求\(E_i=F_i/q_i\) 题解: 推公式: \[ E_i=F_i/q_i\\ E_i=\sum_{j=i}^{n}\frac{q_j}{(i

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调(二) 主要关于调相方面 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加10kHz 相位每次增加 PI/2 幅值每次增加两倍 ROM的深度为1024.宽度为8 二.文章内容: 完成调相模块并验证功能 完成调幅模块 按结构图来连接各个模块并仿真验证 1.调相 从图像上来理解调整相位就是原函数在X轴上进行水平移动. 在本项目中函数的波形图按照顺序存在ROM中,我们只要按照比例调整读取ROM的地址,即可调相. 前文中我们使用

(DDS)正弦波形发生器--幅值.频率.相位可调 一.项目任务: 设计一个幅值.频率.相位均可调的正弦波发生器. 频率每次增加1kHz. 相位每次增加 2*PI/256 幅值每次增加两倍 二.文章内容: DDS的核心原理. 分别使用两种方式完成频率可调(a.b),并且进行对比(c),最后对b进行优化(d). 完成赋值.频率.相位可调的正弦波形发生器.(文章二) 1.DDS核心原理: 读取ROM中存储的波形数据获得一个基础波形(基频),之后不断进行循环读取. 幅值--ROM中取得数据使用乘法进行放

做个备份,对 numpy 不熟,每次都找函数找半天. 代码里分几块: 1. 从 argc[1] 的文档中读取数据,并转化为 float.文档中有 2001 行,第一行为头,后面 2000 个是采样数据加换行. 2. wd[] 是我这里用的窗函数.是我们某产品里用的窗,参考下面一行 c: r[p]=s[p] *(*PI*p/len)+*PI*p/len)-*PI*p/len));//FDMS_1 Window 3. 使用 numpy 进行 fft. 4. 找出最大和次最大,然后估算真实最大. 5.

1. 对于直接给出频响函数的情况 这里以滑动平均的频响函数作为例子,滑动窗口为[0, 4]. 上式中M2=4. >> w=0:0.001:2*pi; >> h1=1-exp(-j*w*5); >> h2=1-exp(-j*w); >> h=0.2*h1./h2;                % 注意这里是点除 >> plot(w/pi,abs(h));            % 横轴以pi为单位 >> plot(w/pi,angle

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第34章       STM32H7的定时器应用之TIM1-TIM17的PWM实现 本章教程为大家讲解定时器应用之TIM1 – TIM17所有定时器的PWM实现.实际项目中用到的地方较多,如电机控制.无源蜂鸣器.显示屏背光等场合. 34.1 初学者重要提示 34.2 定时器PWM驱动设计 34.3 定时器板级支持包(bsp_tim_pwm.c) 34.4 定时器驱动移

第12章      示波器设计—DAC信号发生器的实现 本章节为大家讲解二代示波器中信号发生器的实现.这个功能还是比较实用的,方便为二代示波器提供测试信号.实现了正弦波,方波和三角波的频率,幅度以及占空比设置. 12.1   DAC的输出阻抗和使能缓冲问题 12.2   DAC驱动实现 12.3   信号发生器配置界面设计 12.4   信号发生器波形显示效果 12.5   总结 12.1  DAC的输出阻抗和使能缓冲问题 我们这里把F429的输出阻抗和使能缓冲问题放在最前面说. 使能了多缓冲后

前些日子,因为需要在STM32F103系列处理器上,对采集的音频信号进行FFT,所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT.在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较,最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法. 本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT. 1.FFT运算效率 使用STM32官方提供的DSP库进行FFT,虽然在使用上有些不灵活(因为它是基4的FFT,所以FFT的点数必须是4^n),但其执行效率确实非常高效,看图

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.

问题来源:在阅读莱昂斯的<数字信号处理>第三章离散傅里叶变换时,试图验证实数偶对称信号的傅里叶变换实部为偶对称的且虚部为零.验证失败.验证信号为矩形信号,结果显示虚部是不为零且最大幅值等于信号幅值. 错误原因:MATLAB中的fft函数默认其 N 点输入信号的时间序号为从 0 到 N-1 ,默认其输出信号的频率序号为从 0 到 N-1 .而当试图输入一个时间序号为从 -N/2 到 N/2-1 ( N 为偶数时)或从 -(N-1)/2 到 (N-1)/2 ( N 为奇数)的信号时,输出将会产生相

FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换(DFT)的快速算法. 采样得到的数字信号,做FFT变换,N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果.为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方. 假设信号: S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 它含有:2V的直流分量 频率为50Hz.相位为-30度.幅度为3V的交流信号 频率为75Hz.相位为90度

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

package com.test.test2; public class FFT {     public static final int FFT_N_LOG = 10; // FFT_N_LOG <= 13     public static final int FFT_N = 1 << FFT_N_LOG;     private static final float MINY = (float) ((FFT_N << 2) * Math.sqrt(2)); // (*

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

FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,

我大概讲一下实现的原理:正弦波移相φ,当使得大于sin(φ)的值为1,其他值为-1,占空比就跟这个φ值之间有联系. 占空比原理图如下所示. 结果上图,可以实现调节占空比,方波频率,方波个数. 下面是函数的代码: function y=squarewav(Vm,f,K,n) %参数为幅度,频率,占空比,以及波形个数 % 正弦信号 % f = 1000;% 正弦波频率 w = 2*pi*f;% 正弦波角频率 % Vm = 2;% 正弦幅值 u = (0.5-K)*pi;% 相位 N = 4000;%

测试环境:单片机:STM32F407ZGT6   IDE:Keil5.20.0.0  固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第一部分:使用源码文件的方式,使用void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc)函数进行FFT运算. 准备空工程,配置Keil环境.使能STM32F4的FPU单元. 开启硬件浮点运算,等效于在C/C++->defin

可以使用傅里叶变换来分析数据中的变化,例如一个时间段内的自然事件. 天文学家使用苏黎世太阳黑子相对数将几乎 300 年的太阳黑子的数量和大小制成表格.对大约 1700 至 2000 年间的苏黎世数绘图. load sunspot.dat year = sunspot(:,1); relNums = sunspot(:,2); plot(year,relNums) xlabel('Year') ylabel('Zurich Number') title('Sunspot Data') 为了更详细地