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  • 例如实际生活中有个频率为100hz的...采集该信号后,我要进行FFT变换,此时又需要FFT采样频率fs。那么fs应当为 200hz或以上还是400hz或以上呢? 简单来说,我是不是采样了两次?是不是要用两次抽样定理,结果乘了4?
  • 1125/60i格式,每行的亮度实际采样点数量为2200,亮度采样频率是多少
  • 接收机的码跟踪环路以码速作为时间基准,对采样频率实际值与标称值之间的偏差进行跟踪,环路稳定后得到该偏差的估计值,其采样频率的准确度可提高到10 -7量级.将该估计值补偿到载波锁相环中,可减小由采样频率偏差带来的...
  • FFT采样频率小结

    2020-10-07 23:48:19
    假设采样bai频率为Fs,信号频率F,采样du点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复zhi数。每一个dao点就对应着一个频率点。这个点的模值,就是该频率值下的 幅度特性。假设原始信号的峰值为A,那么FFT的结果的每个...

    在这里插入图片描述
    假设采样bai频率为Fs,信号频率F,采样du点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复zhi数。每一个dao点就对应着一个频率点。这个点的模值,就是该频率值下的 幅度特性。假设原始信号的峰值为A,那么FFT的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是A的N/2倍。 而第一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢,就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量(即0Hz),而最后一个点 N的再下一个点(实际上这个点是不存在的,这里是假设的第N+1个点,可以看做是将第一个点分做两半分,另一半移到最后)则表示采样频率Fs,这中间被 N-1个点平均分成N等份,每个点的频率依次增加。例如某点n所表示的频率为:
    fn=(n-1)*fs/N

    clc;
    clear;
    close all;
     
    % 原信号
    t = 0:0.01:2;
    fs = 1 /0.01; % 采样频率
    x = chirp(t,100,1,200,'quadratic');
    LF=length(x);
     
    % 傅里叶变换
    xf_o=fft(x); % 傅里叶变换的结果是对称的,原因单位根之间存在复共轭,具体请阅读第二部分“FFT的计算原理”
    f_o=(1:LF).*fs/LF; % 频率轴
    xf_oc=fftshift(xf_o); % 将零频移动到输出的中心位置
    f_oc=(floor(-LF/2):floor(LF/2)-1).*fs/LF;  % 频率轴
     
    figure
    subplot(311)
    plot(t,x)
    title('输入信号');xlabel('Time');ylabel('Amplitude');
    subplot(312)
    plot(f_o,xf_o) % xf_o是复数,但图形仅画实部,忽略虚部。
    title('fft结果');xlabel('Frequency');ylabel('Real part of fft');
    subplot(313)
    plot(f_oc,xf_oc)
    title('零频移动到输出中心的fft结果');xlabel('Frequency');ylabel('Real part of fft');
     
     
    % 双边谱
    xf_da=abs(xf_oc)/LF; % 归一化后的双边谱
    f_d=(floor(-LF/2):floor(LF/2)-1).*fs/LF; % 频率轴
     
    % 单边谱
    xf_s=abs(xf_o)/LF; % 归一化的谱
    xf_sa=xf_s(1:floor(LF/2)+1); 
    xf_sa(2:end-1)=2*xf_sa(2:end-1); % 单边谱,且去除零频放大效应!
    f_s=fs*(0:floor(LF/2))/LF; % 频率轴,根据采样定理,Nyquist频率是采样频率的一半!单位'Hz'
     
    % 相位谱
    xf_dp=angle(xf_o); % 单位是“弧度” ,与[xf_dp=phase(xf_o)]等价!
    xf_p=xf_dp(1:floor(LF/2)+1); % 相位谱
     
    figure
    subplot(311)
    plot(f_d,xf_da)
    title('fft 双边频率-幅度谱');xlabel('Frequency');ylabel('Magnitude');
    subplot(312)
    plot(f_s,xf_sa)
    title('fft 单边频率-幅度谱');xlabel('Frequency');ylabel('Magnitude');
    subplot(313)
    plot(f_s,xf_p)
    title('fft 相位谱');xlabel('Frequency');ylabel('Phase (rad)');
    
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  • 在使用matlab进行信号处理时,如进行FFT变换,得到的频率是圆频率,与实际频率相比,圆频率不太直观,圆频率和...其中www为fft(或者其他变换)的横坐标,fnfnfn为序列的采样频率,f为圆频率www对应的实际频率。 ...

    在使用matlab进行信号处理时,如进行FFT变换,得到的频率是圆频率,与实际频率相比,圆频率不太直观,圆频率和实际频率的换算关系如下:
    f=wfn/(2pi) f=w*fn/(2*pi)
    其中ww为fft(或者其他变换)的横坐标,fnfn为序列的采样频率,f为圆频率ww对应的实际频率。

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  • 提出一种通过采样数据计算信号实际频率的软件算法,较为准确地得到信号的实际频率,并根据算法求得的频率动态调整采样时间间隔,实现采样频率的自适应。因而能够减少同步误差,从而降低频谱泄漏的影响,对于频率变化较为...
  • 系统采样频率的一些考虑 在数字信号处理中,要求待处理的信号都是离散的,而且还要是经过量化的。但在现实的世界中,比如电压、温度等都是连续的量,也即是通常所说的模拟信号。因此,在进行数字信号处理之前,...

    系统采样频率的一些考虑

    在数字信号处理中,要求待处理的信号都是离散的,而且还要是经过量化的。但在现实的世界中,比如电压、温度等都是连续的量,也即是通常所说的模拟信号。因此,在进行数字信号处理之前,需要把这些连续的信号转变为数字信号。这种转换由ADC来完成。将模拟信号转换为数字信号,实际上包含着两部分的工作,一是离散,二是量化。

    先来看连续信号离散化的问题。连续信号经过什么样的变换才能变为离散信号呢?如何保证这种变换不会损失连续信号所携带的信息呢?连续信号的离散化等效于连续信号与冲激串相乘,这样,只有在冲激串有值的地方,对应的连续信号才保留下来了,完成连续信号的离散化。那么冲激串的间隔为多少的情况下不损失连续信号所携带的信息呢?答案就在于奈奎斯特采样定理:采样频率大于或等于2倍的信号带宽。因为冲激串的频谱仍然为冲激串,而且间隔为采样频率fs。由卷积定理可知,时域的相乘等效于频域相卷,如果满足奈奎斯特定理要求的话,在频域就不会出现频谱混叠,也即是没有损失连续信号所携带的信息。换句话说,在满足奈奎斯特采样定理的情况下,理论上通过离散信号可以完全重构原始的联系信号。这也就是说,从离散化的角度,采样频率只需满足奈奎斯特定理就可以了。

    再来看量化的问题。由于数字信号仅在某些点上有值,具体与量化的位数有关。但连续信号是在任意点都可能有值。这样就会出现这样的问题:连续信号的某个值位于两个数字值之间。比如说采用8位量化,连续信号的取值范围为0到1。这时数字信号最小能表示的单位为0.00390625,如果连续信号在某个时刻的值为0.004的话,经过量化后只能表示成0.00390625,也即是00000001。这样,量化的过程就会产生误差了,这就是所谓的量化误差,或者说量化噪声。研究表明,量化噪声的功率为(Lsb)2/12,其中Lsb为最低位所表示的值,在刚才的例子中,就是0.00390625。相应地,量化噪声的功率谱为(Lsb)2/(12*fs)。在实际采样的过程中,我们当然希望尽量减小噪声的影响了。这时有两个办法:一是增加采样位数,以降低Lsb的值;二是提高采样频率。这也就是说,为了降低量化误差,希望采样频率尽可能大。但在实际中,采样频率也不能无限的大,因为采样率越大,意味着数据率越高,对系统的存储、处理都带来了很大的负担。为了解决这个矛盾,在采样时往往采用过采样的方法,也既是采样频率大于奈奎斯特频率,一般为2-4倍。这样可以有效降低量化噪声的影响。在处理中采用多速率的方法,通过抽取降低实际处理过程中的采样率。关于多速率处理,以后再讨论。

    综上所述,在实际中,采样频率的选择要遵循如下原则:最重要的是奈奎斯特采样定理;其次是适当的过采样。

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  • 我查阅了IEEE 802.11a的做法,计算每一个OFDM第一个采样值的偏移相位,然后去补偿。那么如果采样频率变快,那么到一定时刻会多采一个数;反之会少采一个数,那么实际中是如何补偿的呢?
  • 在较低的固定采样频率下根据采样值实时计算出被测量的实际频率,再根据频率偏差用软件算法补偿修正被测量,进而得到准确的测量值。仿真结果表明,该算法可以在较宽的频率范围内,对含有谐波的交流量实现精确测量。该算法...
  • f 是实际物理频率,表示AD采集物理模拟信号的频率,Fs就是采样频率,根据奈奎斯特采样定理可以知道,Fs必须≥信号最高频率的2倍才能避免产生频谱混叠,也就是说用Fs做采样频率,信号的最高频率为Fs/2。 Ω称为模拟...

    FFT是快速傅里叶变换,是离散傅里叶变换的快速算法。我们想要利用FFT计算频率或者观察频谱特性,离不开DFT的定义和性质。先简单介绍三个名词。
    在这里插入图片描述
    f 是实际物理频率,表示AD采集物理模拟信号的频率,Fs就是采样频率,根据奈奎斯特采样定理可以知道,Fs必须≥信号最高频率的2倍才能避免产生频谱混叠,也就是说用Fs做采样频率,信号的最高频率为Fs/2。
    Ω称为模拟频率。ω称为数字频率。二者的关系ω = Ω/Fs。
    假设x(n)的N点离散傅立叶变换为X(k),由定义式可以推出X(k)为x(n)的傅里叶变换X(ejw)X(e^{jw}))在区间[0,2π]上的N点等间隔采样,这也是DFT的物理意义。DFT的变换区间长度N不同,表示对傅里叶变换X(ejw)X(e^{jw}) 区间[0,2π]上的采样间隔和采样点数不同。N点DFT的结果还是N点。
    我们通常只关心0~π的频谱,这是由于只有f = Fs/2范围内才是被采样到的有效信号。也既在ω的范围内得到的频谱是对称。
    举一个简单的例子,如果做16点DFT,假设模拟信号的最高频率为f = 64KHz,采样频率是Fs = 128KHz,根据模拟频率和数字频率的关系可以知道128KHz的模拟采样频率被分成16份,每一份是8KHz,这就是频率分辨率(频率分辨率可以理解为在使用DFT时,在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0 = fs/N =1/T ,其中N为采样点数, fs为采样频率,T为采样前模拟信号的时间长度。所以信号长度越长,频率分辨率越好。摘自百度百科)。如果想要提高频率分辨率,在做FFT的时候可以适当增加采样点数。那么DFT得到的频谱的横坐标,n = 0时对应的f = 0,n = 1时对应的f = 8KHz,依次类推n = 7时对应f = 56KHz,因为模拟信号的最高频率为64KHz,而且频谱是关于n = 8对称,所以我们只需要关心n取0~7以内的频谱就足够了。
    如果我们想求第k个点的实际频率,我们必须知道原信号的采样频率和采样点数。公式为f(k)=k*(fs/n)。
    用DFT对连续信号进行谱分析
    在对连续信号进行谱分析时,主要关心两个问题,就是谱分析范围和频率分辨率。谱分析范围为[0,Fs/2],直接受采样频率Fs的限制,为了不产生频谱混叠失真,通常要求信号的最高频率f < Fs/2。频率分辨率用频率采样间隔F来描述,F = Fs/N;F表示谱分析中能够分辨的两个频率分量的最小间隔。F较小时,频率分辨率较高。如果维持采样频率Fs不变,为提高频率分辨率可以增加采样点数N,只要增加对信号的观察时间Tp,才能增加采样点数N。
    用DFT进行谱分析的误差问题
    DFT可用来对连续信号和数字信号进行谱分析,在实际分析过程中,要对连续信号采样和截断,就会引发误差,下面介可能产生误差的三种现象。
    (1)混叠现象。对连续信号进行谱分析是,首先要对其采样,变成时域离散信号后才能用DFT(FFT)进行谱分析。采样速率Fs必须满足奈奎斯特采样定理,否则会在Fs/2附近发生频谱混叠现象。
    (2)栅栏效应。N点DFT是在频率区间[0,2π]上对时域离散信号的频谱进行N点等间隔采样,而采样点之间的频谱是看不到的。就像上文中举的例子,原来信号可能会在5KHz出有频谱的分量,但我们的频率分辨率只有8KHz,这就导致我们无法观察在5KHz的分量。要想观察,我们就必须提高频率分辨率。对于有限长序列,可以在原序列尾部补零;对于无限长序列,可以增大截取长度及DFT变换区间长度,从而使频域采样间隔变小,增加频域采样点数和采样点位置,使原来漏掉的某些频谱分量被检测出来。对于连续信号的谱分析,只要采样速率Fs足够高,且采样点数满足频率分辨率要求,就可以认为DFT后所得离散谱的包络近似代表原信号的频谱。
    (3)截断效应。实际中遇到的序列x(n)可能无限长的,用DFT进行谱分析时,必须将其截断,形成有限长序列。而截断后序列的频谱必将发生变化。主要有两个方面:
    ①泄露 :原来的序列的频谱是离散谱线,经截断后,使原来的离散谱线向附近展宽。通常称这种展宽为泄露。泄露使频谱变模糊,频率分辨率降低。
    ②谱间干扰。

    转载地址:https://blog.csdn.net/Cherish_x/article/details/76422549?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.channel_param

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  • 实际物理频率表示AD采集物理信号的频率,fs为采样频率,由奈奎斯特采样定理可以知道,fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠,因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。 Ω角频率是物理频率f的2*pi倍,这个也称...
  • 因为采集的频率很低,所以采用简单的同步采样方式,而没有使用跨域时钟域的异步计数器方式。 代码如下,每秒产生一个update 信号,这信号更新采集计数器c到result寄存器,之后清0采集计数器c。 这里输出是32位是编码...
  • ·实际物理频率表示AD采集物理信号的频率,fs为采样频率,由奈奎斯特采样定理可以知道,fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠,因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。 · 角频率是物理频率的2*pi倍,这个也...
  • 1、实际物理频率表示AD采集物理信号的频率,fs为采样频率,由奈奎斯特采样定理可以知道,fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠,因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。 2、角频率是物理频率的2*pi倍,这个...
  • 2.4带通采样实际问题

    千次阅读 2018-11-19 22:59:22
    有时候,根据带通采样定理的公式,但是得到的采样基带频谱(中心频率在0Hz附近),与原始模拟信号正、负频谱的形状刚好相反,这种频谱反演在m取偶数时候发生。 为了消除频谱反演,例如,在消除单边带信号时...
  • 采样频率是指图像在数字化的时候的过程,实际上就是我们相机感光元件CCD或者CMOS的一个个小像元把模拟的连续图像进行了数字化。 实际生活中,得到图像有两个过程: 1、镜头把物体成像到CCD(CMOS) 2、CCD输出...
  • 有限长脉冲响应(FIR)数字滤波器由于设计灵活,滤波效果好以及过渡带宽易控制,因此在数字信号处理领域得到了... 频率采样法是从频域出发,对给定的理想滤波器的频响进行N点等间隔采样,即,然后以此Hd(k)作为实际FIR滤
  • 做n个点的FFT,表示在时域上对...这里的fs是采样频率。而我们通常只关心0-pi中的频谱,因为根据奈科斯特定律,只有f=fs/2范围内的信号才是被采样到的有效信号。那么,在w的范围内,得到的频谱肯定是关于n/2对称的。
  • 在MATLAB中经常会使用exp(1j*2pi*f*t)来设置单频信号,那么仿真中的频率和实际的频率的关系为f_real = f_s * f_matlab / length(t)其中f_real : 数字信号转换为模拟信号后的实际频率。f_s : DAC的采样率f_matlab : ...
  • matlab程序,两个案例的main.m文件代码,均实现fir滤波器功能,直接运行,可得到实际响应和期望相应图像结果,代码核心为使用fir2()和freqz()函数。
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空空如也

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采样频率实际频率