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

视频来源:https://www.bilibili.com/video/av51932171?t=628. 博文来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fft.html?searchHighlight=fft&s_tid=doc_srchtitle 视频来源很好的解释了: 1 .傅里叶变换过程,经过傅里叶变化得到了,频率w,振幅a0,相位角φ: 2. 傅里叶变换 主要应用领域: 声音, 图像处理: 博文则很好的解释了: 1.  傅里叶变换在matl

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.

http://blog.sina.com.cn/s/blog_68f3a4510100qvp1.html 注:转载请注明出处——by author. 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s +

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

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和功率谱估计 用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值,并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx

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

在caffe ImageNet例子中有对图片进行resize的部分,文中使用的是linux shell脚本命令: for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do convert -resize 256x256\! $name $name done 1 2 3 但该命令在运行后光标就一直处于等待状态,直到所有的图片全部运行结束.这种情况在图片数量比较大时就很恼人(对于ILSVRC2012数据集中的100多万张图片来说,这种状态可能会持续好几天),你不知道程

相信很多朋友在利用matlab进行计算时,会遇到循环次数过大,或者是单次计算量过大的问题,比如需要计算的数值阵列数据量过大,利用传统的编程方式,跑一次程序几个小时,都要等的急死了是不是呢?如果遇到这种情况,则可以尝试一下MATLAB并行计算,传统的计算方式都是串行计算.并行计算之所以可行,取决于两方面因素:a)现在大家的计算机是多核的,至少也是双核了吧,有的可能8核都有,这是很重要的硬件基础.b)MATLAB本身提供了很好的并行计算函数,加上你的聪明智慧,设计合理的软件,这样就有了软件基础了.

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

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

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. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

1.distributed job      distributed job是一种比較简单的并行任务.假定用户须要完毕一组作业.各个计算作业之间是独立的.并且相互之间不须要进行数据通信.这意味着各个作业的运行顺序不影响终于的运行结果. 这样的情况下能够採用distributed job完毕此类作业.      distributed job能够通过job manager(集群的scheduler).local scheduler(单机的scheduler)或第三方的scheduler(pbs)运

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

原文地址:matlab并行计算,大家共同学习吧,涉及到大规模数据量处理的时候还是效果很好的 今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料. 本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题.今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下.本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用.等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了... 先转下网上找到的资料. 一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实