首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

音频处理中,经常要看一下啊频域图是什么样子的,这里自己写了一个小程序,可以完美的同步显示时域和频域图,直接上代码: #wave data -xlxw #import import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we.open(path,"rb") params = wavfile.getparams() frame

函数说明:更改主函数体中的N和length(=log2(N))既可以实现任意点数(2的幂次)的FFT/ IFFT的实现,fft函数中flag标志位控制是正变换还是逆变换. 1.复数操作类      定义复数类,重载复数四则运算符号,重载输出运算符,重载赋值运算符. /**********预编译文件头文件complex.h********/ #include"iostream" using namespace std; class complex { double real,image;

https://www.jianshu.com/p/29f4a7663b14 https://wenku.baidu.com/view/26961183b9d528ea81c779e0.html https://www.zhihu.com/question/22085329 https://wenku.baidu.com/view/92e35c870408763231126edb6f1aff00bed570cc.html ***** 另外北大何同学出的书确实很好的说..https://blog.

一.目的 研究Rb变化对Q点和Au的影响. 二.方法描述 仿真电路如下所示.晶体管采用FMMT5179其参数BF=133,RB=5Ω. (1)分別测量Rb=3MΩ和3.2MΩ时得UCEQ和Au.由于信号幅度很小,为1mV,输出电压不失真,故可从万用表直流电压(为平均值)挡读出静态管压降UCEQ.左边万用表显示Rb=3.2MΩ时的UCEQ,从示波器可读出输出电压的峰值. (2)输出电压峰值逐渐增大至20mV,观察输出电压波形的变化情况. 三.结果分析 (1)Rb=3MΩ和3.2MΩ时的UCEQ和A

项目中出现了二分类数据不平横问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 为什么类别不平横会影响模型的输出? 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例.在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别. 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据. 2)选择合适的评估标准,比如ROC或者F1,而不是准确度(accuracy) 3)过采样法(sampling):来处理不平横的问题.分为欠采样(undersa

前几天在<Spring Boot 2.4 对多环境配置的支持更改>一文中,给大家讲解了Spring Boot 2.4版本对多环境配置的配置变化.除此之外,还有一些其他配置变化,所以今天我们就继续讲讲其他的更新内容! spring.profiles.include对于这个配置项,你是否熟悉呢?从字面意思也不难理解,应该就是用来引入一些其他配置的配置(因为有个include嘛),实际作用也确实如此! 当我们的应用有很多配置信息的时候,比如当用到了很多中间件MySQL.Redis.MQ等,每个中间件

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

作者:桂. 时间:2017-03-07  22:33:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6517301.html 前言 信号时域.频域对应关系,及其DFT.FFT等变换内容,在之前的文章1.文章2中已经给出相关的理论推导以及代码实现,本文主要针对信号中常用的卷积进行介绍,内容主要包括: 1)卷积的物理意义: 2)卷积的直接实现: 3)卷积的FFT实现: 4)卷积的无延迟快速实现: 本文为自己的学习总结,内容多有参考他人,相关的参考文献名称最后一并

原文链接:https://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/78768942 1.像素Pixel 讲到概念,首选Wiki百科.当然我说的是英文版Pixel Wiki,中文版中的大多数词条真是不敢苟同.这里请允许我先摘录英文Wiki中对Pixel定义的原文: In digital imaging, a pixel, pel, dots, or picture element is a physical point in a raster image, o

OMAP4开发资源总结: 一.TI OMAP4官网介绍: http://www.ti.com.cn/general/cn/docs/wtbu/wtbuproductcontent.tsp?templateId=6123&navigationId=12843&contentId=53243 二.OMAPpedia.org,This site has information on various projects in the communityaround OMAP platforms ht

基于FPGA的XPT2046触摸控制器设计 小梅哥编写,未经许可,文章内容和所涉及代码不得用于其他商业销售的板卡 本实例所涉及代码均可通过向 xiaomeige_fpga@foxmail.com  发送邮件获取. XPT2046是一款设计用于移动电话.个人数字助理.便携式一起.付款中断设备.触摸屏显示器等设备的4线制电阻触摸屏控制器.该芯片实质为一个多通道ADC+电压输出芯片,通过在不同时刻对电阻触摸屏的两组不同电极上分别施加电压,然后测量另一组电极上的电压值,从而获取触摸点的X或Y位置坐标,进

在时域频域的信号分析的过程中,一个常见的说法叫:频域数据补零会让时域数据内插. 意思是在频域数据中多补几个零,再做ifft(逆傅里叶变换)后的时域数据,会变得更加"细腻",分辨率会更高. 关于频域补零让时域内插,我有一点朴素的理解: 频域数据已经包含了所有正弦波的信息,IFFT解出的时域数据是否细腻,只能看时域数据的点数是否够多. 做FFT/IFFT运算前后时域和频域的数据的点数是一样多的. 哦,是两点,基于这两点,我们只能把频域数据中原本不存在的高频信息中加上0,再转成时域信号,这样

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

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)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

(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

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;                                    

程序1: %在MATLAB中是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当采样时间间隔足够小时,这些离散的采样值就能较好地近似出连续信号,matlab中连续信号的显示实际上还是离散信号的显示,只是取样点特别 %多的时候,用线连接起来,显示出来的图形就比较圆滑,接近连续信号:如果取样点特别少,连接起来就会变成折线: clear all; %这个其实可以没有,只不过以前出过问题,现在就加上! N=; %这个是你举得信号的点数,随便你了 fs=; %这个是抽样频率,记得要高于信号中最高频率