一段10s立体声音频,采样率位8000Hz,已知频率为1000Hz clc; clear; [data, Fs] = audioread('1khz_stereo_8000.wav'); fs=Fs; N=; n=*fs:*fs+N-; %从第2s结束开始取样 f=(n-*fs)*fs/N; %数字频率转换成模拟频率 本来应该是n/N * fs,但由于n是从第三个周期开始的 temp=data(:,); %取单个声道样本 x=temp(n); y=fft(x,N); mag=abs(y); %求

前言 本来想用verilog描述FFT算法,虽然是8点的FFT算法,但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好, 还是老实调IP吧,了解内部机理即可,无需重复发明轮子. 参考 https://wenku.baidu.com/view/6f5862997c1cfad6185fa725.html https://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46737517 流程 FFT能做什么在此就不赘述了,只了解数据的运算流程. 1.FFT的基本公式

参考文章:http://www.cnblogs.com/adgk07/p/9314892.html 首先根据他这个代码和我之前手上已经拥有的那个代码,编写了一个适合自己的代码. 首先模仿他的代码,测试成功. 思路: 短时傅里叶变换,其实还是傅里叶变换,只不过把一段长信号按信号长度(nsc).重叠点数(nov)重新采样. % 结合之前两个版本的stft,实现自己的周期图法,力求通俗易懂,代码分明.% 该代码写的时候是按照输入信号为实数的思路写的,在每个片段fft时进行前一半行的转置存储.后续代码思

[自我理解] fft:可以指定点数的快速傅里叶变换 fftshift:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果. 将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift(fft(fftshift(x))) 先将s搬到中心,然后fft变换,再将变换后的移到中心. 使用fftshift(fft(fftshift(x)))后的效果: 1.不改变频

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

一:FFT原理 1.1 DFT计算 在一个周期内的离散傅里叶级数(DFS)变换定义为离散傅里叶变换(DFT). \[\begin{cases} X(k) = \sum_{n=0}^{N-1}x(n)W_N^{kn}, & 0 \le k \le {N-1} \\ x(n) = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1}X(k)W_N^{-kn}, & 0 \le n \le {N-1} \\ \end{cases} \] 其中,\(W_N = e^{-j\frac{2\pi}

原文地址:MATLAB中的fft后为何要用fftshift fft是一维傅里叶变换,即将时域信号转换为频域. fftshift是针对频域的,将FFT的DC分量移到频谱中心,重新排列fft,fft1和……ftn的输出结果. fftshift就是对换数据的左右两边比如x=[1 2 3 4]fftshift(x) ->[3 4 1 2] IFFTSHIFT Inverse FFT shift.(就是fftshift的逆) x=[1     2     3     4     5]; y=fftshif

(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

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

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

阅读目录 前言 Matlab的开发环境与简单介绍 Matlab的常见命令 Matlab的灵魂-矩阵操作 Matlab的.m或.fig的编程与技巧 从大二开始接触到matlab,讲真,这是一个我觉得很良心的一个平台,之所以这样认为是因为matlab有个help功能,这里可以查询到所有的函数以及关键字的使用方法,但是可惜是英文版的,就比较难找到自己想要的函数功能,长时间里自己都是在百度里将自己所需要的函数功能说出,然后百度,一般都能找到,我觉得很有用的一个matlab论坛平台是MATLAB中文论坛,

转眼大四了,要开始做毕设了,导师给的题目要用到他之前做的东西,都是MATLAB做的,所以不太熟悉MATLAB的我也得用这玩意儿了,想想自己目前也就大二的DSS实验和大三的AI实验用过MATLAB,当时机房用的是win7系统和MATLAB7,第一次实验的时候大家都没法正常打开MATLAB,不知道谁尝试了修改系统主题为经典主题,就是那个特别土的主题,居然就正常打开了,所以在安装好之后我就改主题尝试打开MATLAB,结果没用. 作为一个不会FQ的土包子,万事还是得靠度娘,在C站的一个博客里看到了解决方

不记得上一次写超过20行的matlab程序是什么时候了,大概是2013年吧,那个时候写过2篇文章,实际用到了 一些matlab的内容,超过200行的matlab程序应该要追溯到2011年了,最近为了帮助网友解决我博客一篇文章的问题,把自己2011年的matlab翻出来,感触颇多,一言难尽,看到昔日熟悉的代码,我居然能理解,然后还能修修改过,感觉好多年没用了,连基本函数都忘记了,还是碰到问题还是会写会改,这里面也说明了编程不简单是一个记忆和经验的问题,更重要的是学习的方法和解决问题方法的问题.所以

来源: http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Basic_Matlab_Experience.html 接触Matlab10年后的一个总结,随时使用Matlab要掌握的一些要点   阅读目录 1.前言 2.Matlab的简单介绍 3.Matlab开发环境介绍 4.那些常见的命令 5.不得不说的矩阵操作 6.编程语法 7.关于Matlab我想说的话 不记得上一次写超过20行的matlab程序是什么时候了,大概是2013年吧,那个时候写过2篇文章,实际用到了 一些matl

前言(不想听的可以跳到下面) OK.蒟蒻又来口胡了. 自从ZJOI2019上Day的数论课上的多项式听到懵逼了,所以我就下定决心要学好多项式.感觉自己以前学的多项式都是假的. 但是一直在咕咕,现在是中午,一个早上的努力就完成了FFT的学习,其实并没有想象中的那么难. 文笔较渣,想到什么就写什么,可能逻辑性比较差,来回看个几遍差不多就懂了. 介绍 先简单介绍一下FFT(Fast Fourier Transformation) ,中文全名叫做快速傅里叶变换. 应用在加速多项式的乘法,或者是高精度加速

1. 在命令窗口(Command Window)中: 1) [上.下键]――切换到之前.之后的命令,可以重复按多次来达到你想要的命令 2) clc――清除命令窗口显示的语句,此命令并不清空当前工作区的变量,仅仅是把屏幕上显示出来的语句清除掉 3) clear――这个才是清空当前工作区的变量命令,常用语句clear all来完成 4) [Tab]键――(转自版友心灯)在matlab@hit.edu.cn看到的:在command窗口,输入一个命令的前几个字符,然后按tab键,会弹出前面含这几个字符的

http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html Help MATLAB/Octave Python Description dochelp -i % browse with Info help() Browse help interactively help help or doc doc help Help on using help help plot help(plot) or ?plot Help for a function h

reference:https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/51189711 https://blog.csdn.net/qq_36375505/article/details/81742680 (推荐) https://blog.csdn.net/lovewdmcwieg/article/details/79235229 https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80694673

该ip用于实现N=2**m(m=3~16)点FFT的变换, 实现的数学类型包含: A)      定点全精度 B)      定点缩减位宽 C)      块浮点 每一级蝶型运算后舍入或者取整.对于N点运算.FFT还是逆FFT,scaling策略以及循环前缀的长度是执行时可配置的,可随帧改变,改变变换点数会复位FFT ip核. 有四种可选择的FFT的实现架构: 1)  PipelinedStreaming I/O 2)  Radix-4Burst I/O 3)  Radix-2Burst I/O

1.clear;//清除工作平台变量2.close all;//关闭打开的图形窗口3.I = imread('C:\Users\dell\Desktop\rice.jpg');//读取图像,存储在I数组中4.imshow(I);//显示数组I5.whos//查看图片如何存储在内存6.figure,imhist(I);//在新窗口中显示图像的灰度分布直方图(hist直方图)7.I2 = histeq(I);//实现直方图均衡化8.imwrite(gray,'C:\Users\dell\Deskto

记得FFT要开大数组!!开到快MLE的那种!!我这个就是例子TAT,5e5都RE了 在这题上花的时间太多了,还是FFT不太熟练. 首先看70分的n方做法:从0下标开始存,先n--,把a数组倍增,然后枚举a数组的起点st(相当于环上a的st和b的0相匹配),设x为增量 \[ \sum_{i=0}^{n}(a[i+s]+x-b[i])^2 \] \[ =\sum_{i=0}^{n}(a[i+s]-b[i])^2+x^2-2*x*(a[i+s]-b[i]) \] \[ =\sum_{i=0}^{n}(