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2020-02-26 13:26:49
观点一:实际上对二维图像进行傅里叶变化得到的频谱图,就是图像梯度的分布图,当然频谱图上的各点与原图像各点并不存在一一对应关系,即使在不移频的情况下也不是。傅里叶频谱图上看到的明亮不一的亮点,实际上图像上某一点的像素灰度值与它的邻域点差异的强弱,即梯度的大小,也即该点的频率的大小(也可以这么理解,低频部分指低梯度的点,高频部分指高梯度的点)。
观点二: 图像二维频谱图通过对输入图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线的一维傅立叶变换进行叠加得到,用来表示输入图像的频率分布。
频谱图以图像的中心为圆心,圆的相位对应原图中频率分量的相位,半径对应频率高低。低频半径小,高频半径大,中心为直流分量(图像灰度的平均值),某点的灰度值对应该频率的能量高低。更多相关内容 -
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import sys
img = cv2.imread('%s.png' % sys.argv[1],0)
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))
plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
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[wave,f]=audioread('文件路径及名称.wav');
wave存储为音频信号的时域波形幅度值,f为采样频率
n=length(wave);
n为文件总采样点数
t=(1:n)/(f*60);
将时间轴变为以分钟为单位,这步可自行改变
画时域波形图
subplot(211);
plot(t,wave);
%axis([1 n/(f*60) -0.01 0.01]);
上步为调节横纵轴的显示范围
xlabel('Time(min)');
ylabel('Amplitude');
画时频谱图
subplot(212);
[S, F, T] = spectrogram(wave, hanning(1024), 512, 1024, f);
tt=T/60;
将时间轴变为以分钟为单位
Ff=F/1000;
将频率轴变为以kHz为单位
imagesc(tt, Ff, log10(abs(S)));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time(min)');
ylabel('Frequency(kHz)');
%axis([0 10 0 16]);
最终显示图:
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频谱图分析的意义,频谱图的物理意义是什么呢,频率的振幅能够反映什么物理意义呢?(例如下图)请哪位大师...
2021-04-22 09:34:59频谱图的物理意义是什么呢,频率的振幅能够反映什么物理意义呢?(例如下图)请哪位大师指点,不胜感激!图不太看得清,我2113没猜错的话横坐标是频率,纵坐5261标是振幅,4102例如频谱图可以用来表示声音频率1653与...频谱图的物理意义是什么呢,频率的振幅能够反映什么物理意义呢?(例如下图)请哪位大师指点,不胜感激!
图不太看得清,我2113没猜错的话横坐标是频率,纵坐5261标是振幅,4102例如频谱图可以用来表示声音频率1653与能量的关系,就像一个声音一般由各种不同频率声音信号组成,每个频率的信号幅值都不一样,就形成了频谱图,一个频谱图就可以表示一个复合信号(例如声音),不知道说清楚了没~不清楚就hi我
为什么要频谱分析?即频谱分析的意义何在,跪求答案。
推断粒子的性质好像是光谱图吧 频谱一般是研究信号的吧 将信号源发出的信号强度按频率顺序展开,使其成为频率的函数,并考察变化规律,称为频谱分析常见的有振幅频谱图和相位频谱图.
对信号的频域分析有什么意义?
对信号进行时域分析时,2113有时一些信号的5261时域参数相同,但并不能说4102明信号就完全相同。因为1653信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的频率结构,并在频率域中对信号进行描述。动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。
如何理解实时频谱分析的含义
对信号进行频谱抄分析的原因袭:
在看似杂乱无bai章的信号中,找出一定du振幅、相位、频率的zhi基本的正弦(余dao弦)信号中,振幅较大(能量较高)信号对应的频率,从而找出信号的主要振动频率特点。如减速机故障时,通过频谱分析,根据各级齿轮转速,齿数与杂音频谱中振幅大的对比,可以快速判断哪级齿轮损伤。
信号谱分析是数字信号处理的重要内容,对确定的信号其时 域表示是确定的,其频谱可以通 过傅立叶变换得到。但在实际应用中,携带信息的信号本质上都是随机的,随机信号不能用 确定的时间函数表示,只能用概率分布函数、概率密度函数或统计平均特性来描述。通常把 随机信号看作无限长度和无限能量的功率信号,由于不满足绝对可积,其傅立叶变换不存在 ,因此只能研究其功率在频域的分布,即功率谱或功率谱密度。
实际应用中人们所能得到的 随机信号的样本函数总是有限长序列,根据有限长度的信号所得的功率谱只是随机信号真实 功率谱的估计,称为功率谱估计。功率谱是平稳随机信号在频域上,描述各频率分量功率分 布情况的基本特征量,由于功率谱与相关函数之间是一对傅立叶变换,经典功率谱估计都依 据DFT,而采用FFT算法,故称之为非参数方法。
频谱图有什么作用?
亲爱的2113楼主:
做频谱特性分析5261用,最简单的就是瀑布图,频谱反4102应的是频域上的能量,引入一个时间的分1653量可以研究分析频域对时间的变化。还可以做多域联合分析,看看频域、时域、调制域上的变化。例如可以剥离分析 相位对时间 频率对时间 上的特性,雷达设计中常常用到
祝您步步高升
期望你的采纳,谢谢
频域图像各点的意义
频域的图像只是(图像)2113信号变换到频域后的5261函数以图4102像形式表示出来,如果你原来的1653是与信号是图像信号,可以这样理解,低频部分极接近原点部分对应于图像平滑变化不大的地方,如背景之类,高频部分对应于图像变化剧烈的地方,如边缘。不知道你变换时的显示形式是怎样,一般0表示暗,1或255表示亮,亮的那块就是你的频域值大罗,如果高频亮就是边缘比较多的地方,但这种变换关系是近似的,不是严格的数学表达,一般图像的书都有相关的介绍。冈萨雷斯的比较好懂
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频谱图分析的意义
频谱
意义
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