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  • 交换两幅图像的幅度谱和相位谱,并实现双谱重构!附有源代码和实验结构图。
  • ft_spect(2.0 版)计算具有所需频率分辨率的输入信号的幅度和相位谱,并过滤相位谱以抑制浮动舍入误差。 注意#1:ft_spect 不能消除频谱泄漏。 注意#2:离散傅立叶变换 (DFT) 将输入信号视为周期信号的一个周期,...
  • MATLAB下,导入图像,对图像做傅里叶变换,之后根据相位谱和幅度谱对图像进行单独重建,主要用于分析相位谱和幅度谱所含有的信息
  • =4 信号的x(t)的离散幅度和相位谱 main.m echo on fnct='Fcos'; a=-4; b=4; n=24; tol=0.1; xx=Fseries(fnct,a,b,n,tol); xx1=xx(n+1:-1:2); xx1=[conj(xx1),xx]; absxx1=abs(xx1); pause % Press any key to see...

    Eg:画出x(t)=cos(πt/8),|t|<=4 信号的x(t)的离散幅度和相位谱

    main.m

    echo on
    fnct='Fcos';
    a=-4; 
    b=4; 
    n=24; 
    tol=0.1;
    xx=Fseries(fnct,a,b,n,tol);
    xx1=xx(n+1:-1:2);
    xx1=[conj(xx1),xx];
    absxx1=abs(xx1);
    pause % Press any key to see a plot of the magnitude spectrum.
    n1=[-n:n];
    stem(n1,absxx1)
    title('The Discrete Magnitude Spectrum')
    phasexx1=angle(xx1);
    pause % Press any key to see a plot of the phase.
    stem(n1,phasexx1)
    title('The Discrete Phase Spectrum')
    

    Fcos.m

    function y=Fcos(x)
    		%		y=Fcos(x) generates a cos signal
    		    y=cos(pi*x/8);
    		end
    

    Fserious.m

    function xx=Fseries(funfcn,a,b,n,tol,p1,p2,p3)
    		j=sqrt(-1);
    		args0=[];
    		for nn=1:nargin-5
    		  args0=[args0,',p',int2str(nn)];
    		end
    		args=[args0,')'];
    		t=b-a;
    		xx(1)=eval(['1/(',num2str(t),').*quad(funfcn,a,b,tol,[]',args]) ;
    		
    		for i=1:n
    		  new_fun = 'exp_fnct' ;
    		  args=[',', num2str(i), ',', num2str(t), args0, ')' ] ;
    		  xx(i+1)=eval(['1/(',num2str(t),').*quad(new_fun,a,b,tol,[],funfcn',args]);
    		end
    

    输出结果

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    展开全文
  • 图像傅里叶变换和幅度相位谱重组Matlab程序。有附图,可自行替换
  • MATLAB画出信号的连续幅度和相位谱

    千次阅读 2021-03-19 15:03:04
    Eg:画出信号x(t)的连续幅度和相位谱 其中 x(t)={1if −2≤t≤−1∣t∣if ∣t∣<11if 1≤t≤20else  x(t) = \begin{cases} 1 &\text{if } -2\le t\le -1 \\ |t| &\text{if } |t|&...

    Eg:画出信号x(t)的连续幅度和相位谱

    其中

    x(t)={1if 2t1tif t<11if 1t20else  x(t) = \begin{cases} 1 &\text{if } -2\le t\le -1 \\ |t| &\text{if } |t|<1 \\ 1 &\text{if } 1\le t\le2 \\ 0&\text{else } \end{cases}

    main.m

    	df=0.01;
    	fs=10;
    	ts=1/fs;
    	t=[-5:ts:5];
    	x1=zeros(size(t));
    	x1(31:40)=ones(size(x1(31:40)));
    	x1(41:51)=abs(t(41:51));
    	x1(52:61)=t(52:61);
    	x1(60:70)=ones(size(x1(60:70)));
    	[X1,x11,df1]=Fftseq(x1,ts,df);
    	X11=X1/fs;
    	f=[0:df1:df1*(length(x11)-1)]-fs/2;
    	plot(f,fftshift(abs(X11)))
    	figure
    	plot(f(500:525),fftshift(angle(X11(500:525)))) 
    

    x(t)的连续幅度和相位谱

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 求取幅度和相位谱

    2013-04-05 17:42:47
    matlab条件下,求取图像的幅度和相位谱
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  • 此文件夹中的代码,利用MATLAB读取信号,经傅里叶变换后分解,改变信号频谱后重组,可用来分析相位谱和幅度谱对信号的影响。
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  • 编程分析幅度谱和相位谱在图像信号、语音信号中的作用。 一、图像信号 (1)原图像信号如下: 代码如下: PA0=imread('大头儿子.jpg'); PB0=imread('狗.jpg'); PC0=imread('苹果.jpg'); %灰度处理 PA...

     

    编程分析幅度谱和相位谱在图像信号、语音信号中的作用。

    一、图像信号

    (1)原图像信号如下:

     

     

    代码如下:

    PA0=imread('大头儿子.jpg');
    PB0=imread('狗.jpg');
    PC0=imread('苹果.jpg');
    %灰度处理
    PA=rgb2gray(PA0);PB=rgb2gray(PB0);PC=rgb2gray(PC0);
    %调整为同一大小
    [a,b]=size(PA);
    PB=imresize(PB,[a,b]);
    PC=imresize(PC,[a,b]);
    %傅里叶变换
    PAf=fft2(double(PA));
    PBf=fft2(double(PB));
    PCf=fft2(double(PC));
    % 获取幅度谱与相位谱
    PAf_AM=abs(PAf);PBf_AM=abs(PBf);PCf_AM=abs(PCf);
    PAf_ph=angle(PAf);PBf_ph=angle(PBf);PCf_ph=angle(PCf);
    %改变图片的幅度与相位,重组图像
    F1=PAf_AM.*cos(PBf_ph)+PAf_AM.*sin(PBf_ph).*1j;
    F2=PAf_AM.*cos(PCf_ph)+PAf_AM.*sin(PCf_ph).*1j;
    F3=PBf_AM.*cos(PAf_ph)+PBf_AM.*sin(PAf_ph).*1j;
    F4=PBf_AM.*cos(PCf_ph)+PBf_AM.*sin(PCf_ph).*1j;
    F5=PCf_AM.*cos(PAf_ph)+PCf_AM.*sin(PAf_ph).*1j;
    F6=PCf_AM.*cos(PBf_ph)+PCf_AM.*sin(PBf_ph).*1j;
    %傅里叶逆变换
    P1=abs(ifft2(F1));P2=abs(ifft2(F2));P3=abs(ifft2(F3));
    P4=abs(ifft2(F4));P5=abs(ifft2(F5));P6=abs(ifft2(F6));
    %显示图像
    figure(1)
    subplot(2,3,1);imshow(PA0,[]);title('A原图-大头儿子');
    subplot(2,3,2);imshow(PB0,[]);title('B原图-狗');
    subplot(2,3,3);imshow(PC0,[]);title('C原图-苹果');
    subplot(2,3,4);imshow(PA,[]);title('A灰度图-大头儿子');
    subplot(2,3,5);imshow(PB,[]);title('B灰度图-狗');
    subplot(2,3,6);imshow(PC,[]);title('C灰度图-苹果');
    figure(2)
    subplot(2,3,1);imshow(P1,[]);title('A幅度B相位');
    subplot(2,3,2);imshow(P2,[]);title('A幅度C相位');
    subplot(2,3,3);imshow(P3,[]);title('B幅度A相位');
    subplot(2,3,4);imshow(P4,[]);title('B幅度C相位');
    subplot(2,3,5);imshow(P5,[]);title('C幅度A相位');
    subplot(2,3,6);imshow(P6,[]);title('C幅度B相位');
    

    结果如下:

     

     (2)原图像信号如下:

    代码如下:

    clear all
    P0=imread('郁金香.jpg');
    PA=rgb2gray(P0);   %转换为灰度图
    PAf=fft2(double(PA)/255);
    [a,b]=size(PAf);
    PAf_am=abs(PAf);
    PAf_ph=angle(PAf);
    PAf_am1=1000*ones(a,b);     %幅度变为1
    PAf_ph1=ones(a,b);     %相位变为1
    %重组图片
    F1=PAf_am.*cos(PAf_ph1)+PAf_am.*sin(PAf_ph1).*1j;
    F2=PAf_am1.*cos(PAf_ph)+PAf_am1.*sin(PAf_ph).*1j;
    F3=PAf_am1.*cos(PAf_ph1)+PAf_am1.*sin(PAf_ph1).*1j;
    P1=abs(ifft2(F1));P2=abs(ifft2(F2));P3=abs(ifft2(F3));
    figure(1)
    subplot(2,2,1);imshow(P0);title('原图');
    subplot(2,2,2);imshow(PA);title('灰度图');
    subplot(2,2,3);imshow(uint8(PAf_am),[]);title('幅度谱');
    subplot(2,2,4);imshow(uint8(PAf_ph),[]);title('相位谱');
    figure(2)
    subplot(2,2,1);imshow(P1,[]);title('幅度不变,相位为1');
    subplot(2,2,2);imshow(P2,[]);title('幅度为1,相位不变');
    subplot(2,2,3);imshow(P3,[]);title('幅度为1,相位为1');
    

    处理后的结果为:

    分析:

    使用Matlab读取三张不同的图像信号,对图像信号进行傅里叶变换后分别获取三张图像的幅度谱与相位谱,分别用一张图像的幅度谱与另外两张图像的相位谱重组,重构为新的图片。图像信号交换幅度谱与相位谱后,图像显示的内容为来源于相位谱的图像的轮廓。

    经过交换图像信号的相位谱与幅度谱之后,反变换之后得到的图像内容与其相位谱对应的图像一致,表明相位谱决定图像结构。而图像中的整体灰度分布的特性,如明暗、灰度的变化趋势等则在比较大的程度上取决于对应的幅度谱。因为幅度谱反应了图像整体上多个方向的频率分量的相对强度。

    二、语音信号

    代码如下:

    clear all
    [x,fs]=audioread('我的录音.wav');
    %sound(x,fs);
    x=double(x)/3000;
    N=length(x);
    %傅里叶变换
    Vf=fft(x,N);
    [a,b]=size(Vf);
    Vf_am=abs(Vf);
    Vf_ph=angle(Vf);
    Vf_am1=5*ones(a,b);    %幅度变为1
    Vf_ph1=ones(a,b);     %相位变为1
    %重组语音信号
    FN1=double(Vf_am1.*exp(1j*Vf_ph));   %幅度改变   
    FN2=double(Vf_am.*exp(1j*Vf_ph1));   %相位改变
    FN3=double(Vf_am.*exp(-1j*Vf_ph));   %相位取共轭
    FN4=double(Vf_am1.*exp(1j*Vf_ph1));   %幅度相位均改变
    V1=real(ifft(FN1));V2=real(ifft(FN2)).*3000;V3=real(ifft(FN3)).*3000;V4=real(ifft(FN4)).*3000;
    %播放改变后的语音信号
    %sound(V1,fs);
    %sound(V2,fs);
    %sound(V3,fs);
    %sound(V4,fs);
    figure(1);
    subplot(1,3,1);plot(x);xlabel('时间');ylabel('幅度');title('原信号波形');
    subplot(1,3,2);plot(Vf_am);xlabel('频率');ylabel('幅度');title('原信号幅值谱');
    subplot(1,3,3);plot(Vf_ph);xlabel('频率');ylabel('相位');title('原信号相位谱');
    figure(2)
    subplot(2,2,1);plot(V1);title('幅度为1,相位不变');
    subplot(2,2,2);plot(V2);title('幅度不变,相位为1');
    subplot(2,2,3);plot(V2);title('幅度不变,相位取共轭');
    subplot(2,2,4);plot(V4);title('幅度相位均改变');
    

    信号波形如下:

    分析:

    语音信号改变幅度谱与相位谱后,出现了下列变化:

    ①幅度谱值有1—5的过程中,语音信号的音量逐渐增大,清晰读逐渐增强;

    ②幅度谱无论为一定值,相位谱的值变为1后,听到的声音无法辨别;

    ③相位发转后,听到的声音无法辨别;

    ④幅度相位均改变后,无声音。

    改变语音信号的幅度值后,语音信号的音量改变,语音信号的内容与原信号一致;改变语音信号的相位值后,语音信号的内容无法辨识,与原信号的内容差异很大。表明对于语音信号来说,幅度谱决定语音信号的音量大小,相位谱决定语音信号的内容。

    展开全文
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  • 以高斯信号为例,计算幅度谱相位谱、双边功率谱、双边功率谱密度、单边功率谱、单边功率谱密度。(转载请注明出处) MATLAB程序代码: %=======================================================

    分类: Windows平台

    以高斯信号为例,计算幅度谱、相位谱、双边功率谱、双边功率谱密度、单边功率谱、单边功率谱密度。(转载请注明出处)
    MATLAB程序代码:

    1. %==========================================================================
      %Name:      spectrum_analysis.m
      %Desc:      以高斯信号为例,求解其频谱、双边功率谱、单边功率谱、双边功率谱密度、
      %           单边功率谱密度,这里高斯信号的半波全宽FWHM=50ps,中心点位于2.5ns处。
      %Parameter: 
      %Return:    
      %Author:    yoyoba(stuyou@126.com)
      %Date:      2015-4-28
      %Modify:    2015-4-29
      %=========================================================================
      clc;
      clear;
      FWHM=50e-12;            %高斯信号FWHM宽度,为50ps
      time_window=100*FWHM;   %高斯信号的采样窗口宽度,该值决定了傅里叶变换后的频率分辨率
      Ns=2048;                %采样点
      dt=time_window/(Ns-1);  %采样时间间隔
      t=0:dt:time_window;     %采样时间
      gauss_time=exp(-0.5*(2*sqrt(2*log(2))*(t-2.5e-9)/FWHM).^2); %高斯脉冲,中心位于2.5ns处。
      plot(t*1e+9,gauss_time,'linewidth',2.5);
      xlabel('Time/ns');
      ylabel('Amplitude/V');
      title('Gauss pulse');
      %===========以下计算双边谱、双边功率谱、双边功率谱密度=================
      gauss_spec=fftshift(fft(ifftshift(gauss_time)));    %傅里叶变换,并且进行fftshift移位操作。
      gauss_spec=gauss_spec/Ns;   %求实际的幅度值;
      df=1/time_window;               %频率分辨率
      k=floor(-(Ns-1)/2:(Ns-1)/2);    
      % k=0:Ns-1;
      double_f=k*df;   %双边频谱对应的频点


      figure; %幅度谱
      plot(double_f*1e-9,abs(gauss_spec),'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Amplitude/V');
      title('double Amplitude spectrum');


      figure; %相位谱
      plot(double_f*1e-9,angle(gauss_spec),'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Phase/rad');
      title('double Phase spectrum');


      figure; %功率谱
      double_power_spec_W=abs(gauss_spec).^2;                 %双边功率谱,单位W;
      double_power_spec_mW=double_power_spec_W*1e+3;          %双边功率谱,单位mW;
      double_power_spec_dBm=10*log10(double_power_spec_mW);   %双边功率谱,单位dBm;
      plot(double_f*1e-9,double_power_spec_dBm,'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Power/dBm');
      title('double Power spectrum');


      figure; %功率谱密度
      double_power_specD_W=abs(gauss_spec).^2/(df);       %双边功率谱密度,单位W/Hz
      double_power_specD_mW=double_power_specD_W*1e+3;    %双边功率谱密度,单位mW/Hz
      double_power_specD_dBm=10*log10(double_power_specD_mW);%双边功率谱密度,单位dBm/Hz
      plot(double_f*1e-9,double_power_specD_dBm,'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Power/(dBm/Hz)');
      title('double power spectrum Density');


      %==========以下计算单边谱、单边功率谱及单边功率谱密度=========
      gauss_spec=fft(ifftshift(gauss_time));  %计算单边谱无需fftshift
      gauss_spec=gauss_spec/Ns;       %计算真实的幅度值
      single_gauss_spec=gauss_spec(1:floor(Ns/2));
      single_f=(0:floor(Ns/2)-1)*df;


      figure; %幅度谱
      plot(single_f*1e-9,abs(single_gauss_spec),'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Amplitude/V');
      title('single Amplitude spectrum');


      figure; %相位谱
      plot(single_f*1e-9,angle(single_gauss_spec),'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Phase/rad');
      title('single Phase spectrum');


      figure;%功率谱
      double_power_spec_W=abs(gauss_spec).^2;  
      single_power_spec_W=2*double_power_spec_W(1:floor(Ns/2));   %单边功率谱,单位W
      single_power_spec_mW=single_power_spec_W*1e+3;              %单边功率谱,单位mW;
      single_power_spec_dBm=10*log10(single_power_spec_mW);       %双边功率谱,单位dBm;
      plot(single_f*1e-9,single_power_spec_dBm,'linewidth',2.5);  
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Power/dBm');
      title('single Power spectrum');


      figure;%功率谱密度
      double_power_specD_W=abs(gauss_spec).^2/(df);
      single_power_specD_W=2*double_power_specD_W(1:floor(Ns/2));         %单边功率谱密度,单位W/Hz
      single_power_specD_mW=single_power_specD_W*1e+3;                    %单边功率谱密度,单位mW/Hz
      single_power_specD_dBm=10*log10(single_power_specD_mW);             %单边功率谱密度,单位dBm/Hz
      plot(single_f*1e-9,single_power_specD_mW,'linewidth',2.5);
      xlabel('Frequency/GHz');
      ylabel('Power/(dBm/Hz)');
      title('single power spectrum density');



    运行结果:


    fj.pngspectrum_analysis.rar
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  • % 用户可以通过确定其周期来设计各种锯齿波, % time shift, dc value, etc. 然后程序可以自动计算它的%傅里叶级数表示,并绘制其幅度谱和相位% 光谱。
  • Matlab uicontrol举

    2013-10-11 19:56:57
    这个例子显示一个理想采样信号及其幅度谱和相位谱,并可以修改参数。 此外还包括几个其他的信号。 主文件spy102.m [python] view plaincopyprint? %初始化根窗体 clf reset; set(gcf,'Units
  • MATLAB实现非周期连续信号的傅里叶变换并绘制出幅度谱和相位谱利用仿真结果进一步加深对理论知识的理解 2.掌握连续信号傅里叶变换的数值近似计算方法并验证傅里叶变换的各项性质 3.掌握求解连续时间系统的频响函数...

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matlab幅度谱和相位谱

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