目的:“便于”演算和分析  方法:转换成负频率,得到零中频. 注意:Matlab下标从1开始,数字信号处理下标从0开始,因此以下作图做了转换.

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

前言: 这些日子开始准备搞OFDM之类的,未动先行matlab仿真,这里我会慢慢更新,基本上是自己学习感悟吧<未完待续> 一.PRBS PRBS 是 Pseudo Random Binary Sequence 的缩写,即"伪随机二进制序列"的意思. PRBS 码具有"随机"特性,是因为在 PRBS 码流中,二进制数" 0 " 和" 1 " 是随机出现的,但是它又和真正意义上的随机码不同,这种"随机&quo

p68 频谱:绝大多数信号可分解若干不同频率的正弦波, 些正弦波中,频率最低的称为信号的基波,其余称为信号谐波,相当于该信号的基本频率.频率等于基频整数倍的正弦波分量称为谐波. 1.fft2  fftshift  对数变换后 的图像与频谱对比 I=imread('coins.png'); F=fft2(im2double(I)); F1=fftshift(F); F=abs(F1); T=log(F+1); imshow(F); I=imread('coins.png'); F=fft2(im2

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 +

笔者在校的科研任务,需要用FPGA搭建OFDM通信系统,而OFDM的核心即是IFFT和FFT运算,因此本文通过Xilinx FFT IP核的使用总结给大家开个头,详细内容可查看官方文档PG109.关于OFDM理论背景,可参考如下博文:给"小白"图示讲解OFDM的原理 - CSDN博  https://blog.csdn.net/madongchunqiu/article/details/18614233/ 我们直接来看看FFT IP核配置界面: 由于OFDM接收机中大多是数据串并转换后

说明:本文为转载http://blog.csdn.net/myathappy/article/details/51344618 Matlab fftshift 详解 一.实信号情况 因为实信号以fs为采样速率的信号在 fs/2处混叠,所以实信号fft的结果中前半部分对应[0, fs/2],后半部分对应[ -fs/2, 0] 1)实信号fft的结果前半部分对应[0, fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[ -fs/2, 0]是负频率的结果.大于fs/2的部分的频谱实际上是实信号的负频率加fs的结

3GPP定义的LTE空中接口,在下行采用正交频分多址(OFDMA)技术,在上行采用的就是这个单载频频分多址(SC-FDMA)技术. SC-FDMA(Single-carrier Frequency-Division Multiple Access,单载波频分多址),是LTE的上行链路的主流多址技术[1][2][3].因为SC-FDMA在传统的OFDMA处理过程之前有一个额外的DFT(离散傅立叶变换)处理,SC-FDMA也被叫做线性预编码OFDMA技术. 相比OFDMA,SC-FDMAOFDMA的

FFTSHIFT的四种写法 前言 matlab说,"你读过书,--我便考你一考.fftshift的函数,怎样写的?"我想,讨饭一样的人,也配考我么?便回过脸去,不再理会.matlab等了许久,很恳切的说道,"不能写罢?--我教给你,记着!这些代码将来做程序员的时候,前端要用."我暗想我和程序员的等级还很远呢,而且前端从来用不到图像处理:又好笑,又不耐烦,懒懒的答他道,"谁要你教,不就是直接调用fftshift么?"matlab显出极高兴的样子,将

reference: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fftshift.html 一.实信号情况 因为实信号以fs为采样速率的信号在 fs/2处混叠,所以实信号fft的结果中前半部分对应[0, fs/2],后半部分对应[ -fs/2, 0]: 1)实信号fft的结果前半部分对应[0, fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[ -fs/2, 0]是负频率的结果.大于fs/2的部分的频谱实际上是实信号的负频率加fs的结果.故要得到正确的结果,只需将视

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

@(162 - 信号处理) 整理转载自:给小白图示讲解OFDM 下面以图示为主讲解OFDM,以"易懂"为第一要义. 注:下面的讨论如果不做说明,均假设为理想信道. *** 一张原理图 章节一:时域上的OFDM--子载波正交的原理 OFDM的"O"代表着"正交",那么就先说说正交吧. 首先说说最简单的情况,sin(t)和sin(2t)是正交的[证明:sin(t)·sin(2t)在区间[0,2π]上的积分为0],而正弦函数又是波的最直观描述,因此我们

说明:以下文字,灰色为吹水文,黑色为正文,蓝色为采用实际应用中的参数所作的说明. 起因是这样的.时间回到07年底,4G方兴之时,同桌隔壁的隔壁"小白"同学说看不太明白OFDMA的原理,让我讲解一下.我一向对自己的技术水平.逻辑思考能力和表达技巧还是蛮有自信的,因此轻笑一声就答应了.半小时后,在尝试了从时域.频域以及物理意义等各方面讲解,但均无法从“小白”的眼神中抹除那份迷茫之后,我竖起了白旗,让“小白”自生自灭去了. 对知识能力的掌握,我自己粗旷的分为两层:一层是“会了,能应用”:二层

首先,OFDMA 是什么? OFDM 技术的基本原理是将无线信道划分为若干互相正交的子信道,把高速串行数据流转化为低速并行子数据流,低速并行子数据流在子信道上独立传输. OFDMA 是LTE的下行多址技术.OFDMA 就是用 OFDM 作为多址的方法.OFDM 当中的每一个频率叫做一个子载波.在 OFDM 当中,可以把一部分子载波分配给一个用户,把另一部分分配给另外的用户,从而作为多址的手段,称为 OFDMA. 因为 OFDMA 具有 资源分配方式灵活.频谱利用率高.抗多径能力强等优点,受到了广

OFDM系统 正交频分复用OFDM(Orthogonal Frenquency Division Multiplexing)是一种多载波调制技术. 基本思想:在发送端,它将高速串行数据经过串并变换形成多路低速数据分别对多个正交的子载波进行调制,迭加后构成发送信号.在接收端,用同样数量的载波进行相干解调,获得低速率数据流,经过并串变换形成高速数据流. 主要优点:提高频带利用率,有效抑制符号间干扰(Inter Symbol Interference,ISI),有很好的抗多径延迟和衰落的性能. 图一

上课提到一些术语,下来查了一下,总结在这里. OFDM: OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术,实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation),多载波调制的一种. OFDM技术由MCM(Multi-Carrier Modulation,多载波调制)发展而来.OFDM技术是多载波传输方案的实现方式之一,它的调制和解调是分别基于IFFT和FFT来实现的,是实现复杂度最低.应用最广的一种多载波传输

park算法代码 训练序列结构 T=[\(C\) \(D\) \(C^{*}\) \(D^{*}\)],其中C表示由长度为N/4的复伪随机序列PN,ifft变换得到的符号序列 \(C(n) = D(N/4-n)\) 原文解释:The training symbol is produced by transmitting a real-valued PN sequence on the even frequencies, while zeros are used on the odd freque

minn算法代码 算法原理 训练序列结构 T=[B B -B -B],其中B表示由长度为N/4的复伪随机序列PN,ifft变换得到的符号序列 (原文解释):B represent samples of length L=N/4 genereated by N/4 point IFFT of \(N_u/4\) length modulated data of a PN sequence.也就是说B是一个长度为N/4的序列,其通过对一个PN序列进行编码后,通过IFFT获得 \(\bigstar\)

Schmidl算法代码 算法原理 训练序列结构 T=[A A],其中A表示复伪随机序列PN,进行N/2点ifft变换得到的符号序列 \[M(d)=\frac{\left | P(d) \right |}{R^{2}(d)}^{2}\] \[P(d)=\sum_{m=0}^{L-1}r^{*}(d+m) r(d+m+L)\] \[R(d)=\sum_{m=0}^{L-1}\left | r(d+m+L) \right |^{2}\] \[L=N/2\] 所求得的d对应的是训练序列(不包含循环前缀)

以下是对实验室师兄答疑的转述,经加工后的文字不可避免的存在一些噪声,仅供参考: 时域削峰为非线性变换,效果上相当于将时域中功率较大值的信号点,减去一个合适的“抵消”信号点的功率,使其降低到所设置的门限以下.其原理图如下所示: 然而,用时域削峰法来降低峰均比会造成信号失真和带外泄露.带外泄露可通过添加滤波器来进行处理,而这又会导致峰均比一定程度的回升.对该影响的说明如下图所示: 由傅里叶变换的线性性质可知,信号在时域的加减反应在频域上也为加减.从上图2可知,假想的“抵消”信号在频域上的图形类似于一