关于MATLAB实现连续信号的频谱分析,以正余弦波信号频谱分析为例分析如下: 1.含有频率f ,2f和3f的正弦波叠加信号,即: 其中,f =500Hz.试采用Matlab仿真软件对该信号进行频谱分析. 注:以频率Fs=8kHz对该信号进行采样. 对于x(t)进行频谱分析: 令A=1,T=0.01s,对f=500Hz,Fs=8KHz MATLAB代码实现如下: f=500; fs=8000; T=0.01; n=round(T*fs); %采样点个数: t=linspace(0,T,n); x=

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

参考资料:<信号与系统(第二版)> 杨晓非 何丰 从傅里叶级数到傅里叶变换 通过分析连续周期信号的周期与频谱的关系,当周期趋于无穷大的时候,周期信号变成非周期信号.从频谱分析观点来看,当T增加时,基波频率变小,离散谱线变密,频谱幅度变小,当周期T趋于无穷大的时候,离散频谱就会连成一片变成面频谱,并且从平面消失,这时候傅里叶级数也就没有了意义. 虽然当周期趋于无穷大时,相邻谱线的间隔.频率分量的幅度都趋于无穷小,但是之间保持一定的比例关系,这里引入频谱密度的概念: 频谱密度是相对于频率f而不是角

一.连续时间信号的表示: 1.向量表示法: 在MATLAB中,是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续信号,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号. 对于连续时间信号f(t),一般是用两个行向量f和t来表示.t=t1:p:t2 ,t1 表示的是信号的起始时间,t2为终止时间,p为时间的间隔.而f为连续时间f(t)在向量t所定义的时间范围内对应的样值. 2.符号运算表示法: 使用sym定义变量,然后进行表示. Eg:分别采用上述两种方法画出抽样信号: clear al

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

from http://blog.csdn.net/u012129372/article/details/26565611 %FFT变换,获得采样数据基本信息,时域图,频域图 %这里的向量都用行向量,假设被测变量是速度,单位为m/s clear; close all; load data.txt              %通过仪器测量的原始数据,存储为data.txt中,附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data;                                    

以前谈到序列的实际长度可以通过零填充方法加入,使得最终增加N添加表观分辨率. 但它并没有解决泄漏频率的问题. 根本原因在于泄漏窗口选择的频率. 由于矩形窗突然被切断,频谱旁瓣相对幅度过大,造成泄漏分量很.因此,与FIR路一样,我们想到了其它窗. 接上次的样例,矩形窗: ts = 0.01; n = 0:24; y = [sin(2*pi*20*n*ts),zeros(1,999)]; xk = abs(fft(y,1024)); stem(xk); 频谱如图: 我们换三角窗:yd = [y.*t

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

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,

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,

对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. FS:时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅立叶级数展开(Fourier Series,FS),它用于分析连续周期信号. FT:是傅立叶变换(Fourier Transform,FT),它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,

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

话不多说先上两个GIF图. 第一个动画和第二个动画其实都是对时域的周期矩形形波(近似看成矩形波,并不是严格意义的矩形方波)进行傅里叶变换分析. 对于第一个图形来说,它侧重展示变换的本质之一:叠加性,每个圆代表一个谐波分量. 第二个图形则侧重展示离散的频谱图. 但是这两个图形其实都只是展示了周期信号的频谱分析,对应的都是离散谱,而且都只是对一种很特殊的时域波形进行的分析.不过通过这两个动画,想必对傅里叶变化也有了更深刻的印象吧!

参考:http://blog.csdn.net/f_zyj/article/details/76037583 如果公式炸了请去我的csdn博客:http://blog.csdn.net/luyouqi233/article/details/79323568 原文即是一篇很好的FFT入门博客,但是笔者打算为了日后的学习,则将原篇章的结构删改增添一下,如有思路上的雷同十分正常. "是时候打开FFT的大门了!" 预备知识: 1.至少知道基础数论与一定解三角形知识(大概是高中水平). 2.定义

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

title: 本站目录 categories: Other sticky: 10 toc: true keywords: 机器学习基础 深度学习基础 人工智能数学知识 机器学习入门 date: 9999-12-31 23:59:59 本站包含作者原创的关于人工智能的理论,算法等博客,目前包括:强化学习,深度学习,机器学习,线性代数,概率论,数理统计,Python,爬虫等在目前人工智能领域需要用到的基础知识,欢迎大家订阅关注. 本站目录 首先插入一下我的整体研究思路,也是人工智能的技能树,我们要顺

学习DIP第55天 转载请标明本文出处:***http://blog.csdn.net/tonyshengtan ***,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 废话开始,今天介绍OTSU算法,本算法比前面给出的算法更能够给出数学上的最佳阈值,不需要任何输入附加参数.与同样不需要输入附加参数的迭代均值和均值阈值来比较

从DFS到DFT 周期序列的级数展开 正如连续时间周期信号可以表示为一系列正弦信号的和的形式,周期序列也可以表示为一系列正弦之和的形式,假设序列\(\tilde{x}[n]\)的周期为\(N\),那么它的基频为\(\frac{2\pi}{N}\),所以有 \[ \tilde{x}[n]=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}\tilde{X}[k]e^{j\frac{2\pi}{N}kn} \] 这里与连续时间信号不同的是,不需要无穷多个成谐波关系的复指数,只需要\(N\)个成