• ## matlab画频谱图

千次阅读 2020-11-03 09:49:55
给定数据和频率，出其频率分布，可以根据显示调整 %% 出信号的频谱 % data 需要处理的原始信号 fs:采样频率 function fft_data = DrawFFT(data, fs) N=length(data); fft_data=fft(data); magY=abs(fft_...
给定数据和频率，画出其频率分布图，可以根据显示图调整
%% 画出信号的频谱
% data 需要处理的原始信号 fs:采样频率
function fft_data = DrawFFT(data, fs)
N=length(data);
fft_data=fft(data);
magY=abs(fft_data(1:N/2))*2/N;
f=(0:N/2-1)'*fs/N;
figure()
plot(f,magY);
h=stem(f, magY, 'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*');
grid on;
title('频谱图');xlabel('f(Hz)'), ylabel('幅值');
end
.
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• https://bbs.csdn.net/topics/391888208?locationNum=13&fps=1 https://blog.csdn.net/wanhongluli/article/details/77719472 两篇一起看有收获的
https://bbs.csdn.net/topics/391888208?locationNum=13&fps=1

https://blog.csdn.net/wanhongluli/article/details/77719472
两篇一起看有收获的
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• import wave import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter from matplotlib.ticker import Func...
import wave import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter from matplotlib.ticker import FuncFormatter
path = "/mnt/d/data/projects/get_mceps/SF3-TM1"
name_list = ['A.wav','B.wav','X1.wav','X3.wav']

def changey(temp, position):     return int(temp/1000)
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=200) pic_name = ['(a)','(b)','(c)','(d)'] for i in range(len(name_list)):     wav_file = path + '/'+ name_list[i]     fw = wave.open(wav_file,'r')     soundInfo = fw.readframes(-1)     soundInfo = np.fromstring(soundInfo,np.int16)     f = fw.getframerate()     print(f)     plt.subplot(2,2,(i+1))     plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,wspace=None, hspace=0.3)     plt.specgram(soundInfo,Fs = f, scale_by_freq = True, sides = 'default',cmap='gist_rainbow_r')     plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(changey))     plt.ylabel('Frequency(kHz)',fontdict={ 'size':20})     plt.xlabel('time(seconds)',fontdict={ 'size':20})     plt.xticks(size = 16)     plt.yticks(size = 16)     currentAxis=plt.gca()     if i!=1:         rect=patches.Rectangle((1.3, 10),1.4,3500,linewidth=4,edgecolor='r',facecolor='none',ls='--')              else:         rect=patches.Rectangle((0.93, 10),1.1,3500,linewidth=4,edgecolor='r',facecolor='none',ls='--')     currentAxis.add_patch(rect)     if i!=1:         rect=patches.Rectangle((3.2, 10),0.4,2500,linewidth=4,edgecolor='b',facecolor='none',ls='--')              else:         rect=patches.Rectangle((2.25, 10),0.36,2500,linewidth=4,edgecolor='b',facecolor='none',ls='--')     currentAxis.add_patch(rect)
if i!=1:         rect=patches.Rectangle((4.3, 10),0.7,1800,linewidth=4,edgecolor='m',facecolor='none',ls='--')         plt.text(5.8,9000,pic_name[i],fontdict={'weight':'roman','size':24})     else:         rect=patches.Rectangle((3.27, 10),0.7,1800,linewidth=4,edgecolor='m',facecolor='none',ls='--')         plt.text(4.8,9000,pic_name[i],fontdict={'weight':'roman','size':24})     currentAxis.add_patch(rect) plt.savefig('./sf3-tm1-english-5-7'+'.jpg') plt.show()
实验结果如下所示，为了防止被盗用，因此做了涂抹

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• 设抽样频率为Fs（Hz）,信号点数为N，信号序列为x。 Fs=1000; x=load('D:\testsrc.xls'); N=length(x); f = fftshift(fft(x)); X1= -Fs/2; X2= Fs/2; w = linspace(X1, X2, N);...title('信号的频谱');...
设抽样频率为Fs（Hz）,信号点数为N，信号序列为x。
Fs=1000;
N=length(x);
f = fftshift(fft(x));
X1= -Fs/2;
X2= Fs/2;
w = linspace(X1, X2, N);%频率坐标，单位Hz
plot(w,abs(f));
%plot(w,(f));
title('信号的频谱');
xlabel('频率(Hz)');

plot(x)

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• 如题，有一组采样后的离散数据（十六进制）,我想在MFC里用画频谱图,程序怎么写， 或者提醒以下应该怎么去写，提供一下大致的方向，
• 本人软件用的不是很好，想请问有没有人会 通过T和tao研究傅里叶频谱图 tao分别为0.2 0.1 0.05T 出傅里叶频谱图
• 如何频谱图 matlabmatlab 代码绘制出的图片 matlab 代码 fs = 100; % sample frequency (Hz) t = 0:1/fs:10-1/fs; % 10 second span time vector x = (1.3)*sin(2*pi*15*t) ... % 15 Hz component + (1.7)*sin...
• matlab画频谱图很方便的一个函数，无须每次画频谱时进行fft变换！
• ## python画语音频谱图

千次阅读 2019-03-20 13:16:06
import wave import struct from scipy import * import pyworld as pw from scipy.io import wavfile import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import soundfile as sf ...
• 一、fft（）函数 matlab提供了快速傅里叶变换的函数fft（），fft函数能够进行指定点数的快速傅里叶变换。...二、频谱图 N = 1000; %点数 n = 0:N-1; fs = 1000; %采样频率 figure plot(n/N*fs,abs(resfft)); ...
• 问题：对于离散信号而言，已知样点值、采样频率，如何出与采样频率对应的幅频曲线？ 已知样点数为N，采样频率为Fs，数据记为data。则，可出两种幅频响应： % 第一种，幅频响应频率范围为（0-Fs） Data_f = fft...
• x1=ones(1,2);x2=[x1,zeros(1,6)];x=10*x2;%所求的周期脉冲信号N=8;%长度为8n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=x*WNnk;magXk=abs([Xk(N/2+1:N),Xk(1:N/2+1)]);...%出周期脉冲...
• ## OFDM信号频谱图

千次阅读 2018-10-26 14:03:54
OFDM的原理网上讲解的很多，但是真的画频谱图，连个基本的程序都没有找到。下面附上自己写的MATLAB clc clear all; j=sqrt(-1); B=100e6;%100Mhz N=64;%子载波数number of subcurries T=(N+1)/B;%码元持续时间 ...
• pyhton 出音频文件的声波图和频谱图 # -*- coding:utf-8 -*- import wave import struct import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def oscillogram_spectrum(audio_path):     """ &...
• 95.2%sinx中角频率omega为1,周期为2×pi/omega=2*pi,2*pi/步长=628,你花的就是周期2*pi的函数fft就是把时域上的曲线变成频域上的曲线,所以fft变换后横坐标是频率,比如你的这个函数,注意到频域中第三个点出出现最大...
• FFT快速傅里叶变换的应用——单边频谱图matlab快速傅里叶变换在数字信号处理里用的十分广泛，在matlab仿真中，处理信号的时频域变换十分有效，这里结合两个做过的仿真，来说一说fft的应用：一个单边频谱图。...
• numCh = 4 corFile = 'E:\TEST\MATLAB\fengchao\corData\11.bin... figure(202) subplot(2,3,chn) image(phase(:,:,chn),'cdatamapping','scaled') titleName = strcat('相位',num2str(chn)); title(titleName); end
• 说明：当使用时无输出参数，会自动绘制频谱图；有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变            换。当然也可以从函数的返回值S,F,T,P绘制频谱图，具体参见例子。 参数： x---输入信号的向量。默认...
• 前段时间项目需要根据收到的频谱信号数据包解析出用来画频谱图的数据，解析之后的的数据点至少有3000多个，而对于要求来说，频谱图只是给人一个大概的趋势即可，用户不可能注意到真实数据的每一个细节，经过实验验证...
• 新人，本人刚开始学习MFC，有个课题要采集数据，实时显示波形，以及其频谱，求教，如何显示。
• 先上： 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt 生成 150 个列表，每个列表包含250个 0 值 lf_container = [[[]for i in range(250)]for i in range(150)] for i in range(150): for j in range(250): ...
• 如何用MATLAB产生高斯白噪声，并且出图形？来源:互联网宽屏版评论2009-06-19 02:34:...让产生的高斯白噪声与一个语音信号叠加，出叠加后的时域波形和频谱。并设计一个滤波器，滤除高斯白噪声，出滤波后的时域...
• ## 频谱图 与傅立叶变换

万次阅读 多人点赞 2017-12-06 15:48:23
频谱图的生成中，傅立叶变换的作用
• BASS绘制频谱图.rar
• matlab关于加均匀噪声、高斯噪声、粉红噪声的信号，分别出其频谱图、对数谱、功率谱
• 很漂亮的频谱，有两种频谱显示效果想开发AS3播放器的朋友可以使用这个
• 在学习傅里叶变换的时候遇到了求周期方波信号频谱图的例子，在书上和网上查阅了一些资料，发现大都是讨论的都是下图左边的周期信号的频谱，课程老师的PPT中也只列出了另一种周期信号频谱图的结论，没有在进行傅里叶...

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