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

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

fft后如果纵轴是abs后的值,且为双边图像,那么纵轴表示的就是此频率下信号的幅值*N/2的值,也就是说,如果有一正弦信号,幅度为1,假如fft了50个点,那么此信号频率的幅度就是1*50/2=25. fft后如果纵轴是db表示,其实是10*log10(abs)的值,值本身没有什么意义,但是两个值的差是有意义的,比如一个信号的幅度A=20db,另一个幅度B=23db两者相减是3db,那么代表什么意思呢?假设原来信号幅度为a,b.那么有A=10*log10(a*50/2)B=10log10(b*5

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化,一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

clf; fs=32;N=1024;   %采样频率和数据点数 n=0:N-1; t=n/fs;   %时间序列 x=1*sin(t); %信号 y=fft(x,N);    %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);     %求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;    %频率序列 subplot(2,1,1),plot(t, x);   %绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid o

(1)报以下错误: License checkout failed.License Manager Error -95MATLAB is unable to connect to the license server. Make sure you can resolve the hostname of your machine. If you are unable to resolve the hostname, contact your System Administrator. Troubl

adc采集到的信号对低频有一定的衰减.因为要确定衰减的程度.通过da输出到示波器上观察. 数据如下: 输入 输出(enable) 输出(disable) 1v(20hz) 1v 0.88v 1v(10hz) 0.76v 0.76v 1v(8hz) 0.6v 0.68v 1v(5hz) 0.4v 0.5v 1v(3hz) 0.25v 0.35v 1v(2hz) 0.15v 0.25v 1v(1hz) 0.05v 0.12v 在8hz以下还是有比较到的衰减.这是使用示波器观察还是经过dac的于是想直

普通调幅波AM的频谱,大信号包络检波频谱分析 u(t)=Ucm(1+macos t)cos ct ma称为调幅系数 它的频谱由载波,上下边频组成 , 包络检波中二极管截去负半周再用电容低通滤波,可以得到基带信号,那么,截去负半周后的AM信号必定包含基带信号的频谱.我们可以通过matlab来验证. %已知基带信号为1hz,载波为64hz,调制系数ma=0.3,采样频率1024hz,FFT变换区间N为2048 clear; fs=; f=; %1hz基带信号 fc=; %64hz载波 t=:/f

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 +

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

1.关于横坐标的频率的最大值是采样频率,那么每个点对应的频率值就很好算了:f(n) = [Fs/(N/2)]*n  (Fs是采样频率,常见的是44.1KHz(44100),N是采样点数,k表是第k个点).我之前也参考了别人的写法,地址 ,有一段内容是这样描述的: “时域PCM数据是16位的short类型,取值范围是-32768..32767.对于频谱显示用512点FFT就足够了,我们知道音频数据的截止频率是由其采样率决定的,如果采样率为32kHz,截止频率为16kHz.可以计算出FFT后频率间隔

有时终止Matlab程序后,其内部指令会执行异常,出现不识别命令函数的情形.我遇到过执行sum命令出错的问题.退出程序,重启后正常.

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

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

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (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Fourier

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点  FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位.   和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换

1. 首先电脑上下载一个音频模拟的软件 2. 研究下钢琴的声音范围27HZ到4000HZ,那么采样频率需要是信号的两倍频率以上,所以建议采样频率是16KHZ.先看一下采集到的数据,如下是空载时候采集到的数据.不过目前根据TLV320AIC23芯片的资料,只有8K和44.1K 修改代码,改变采样的频率 //*AIC23的波特率设置,采样率为44.1K*/ //Uint16 sample_rate_control[2] = {0x10,0x23}; /*AIC23的波特率设置,采样率为8K*/ Ui

ylbtech-杂项-数学软件:MATLAB MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功