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  • MATLAB频谱图

    2018-03-18 15:51:52
    MATLAB关于频谱分析自行设计一个小功率调发射机,要求技术指标为: 载波频率 ,频率稳定度不低于10-3 输出功率 负载电阻 输出信号带宽 (双边带) 残波辐射 ,系指除基波辐射以外的谐波辐射、寄生辐射和相互调制...
  • 信号波形,频谱图

    2014-05-13 16:34:31
    运用MATLAB分析音频信号的波形和频谱的代码
  • 如何理解 图像傅里叶变换的频谱图

    千次阅读 多人点赞 2019-03-25 10:19:14
    很多人都不了解图像(二维)频谱中的每一点究竟代表了什么,有什么意义? 一句话解释为:二维频谱中的每一个点都是一个与之一一对应的二维正弦/余弦波。 视觉的优势永远大于其他器官对人的作用,所以对标眼睛的图像...

    很多人都不了解图像(二维)频谱中的每一点究竟代表了什么,有什么意义?

    一句话解释为:二维频谱中的每一个点都是一个与之一一对应的二维正弦/余弦波。

    视觉的优势永远大于其他器官对人的作用,所以对标眼睛的图像处理起到了非常重要的作用。

    相比于时域分析图像的艰难,在频域分析图像就变得无比轻松,但是由于频域比较抽象,理解起来比较吃力,所以很多人并不能一下子就明白其原理。

    这里写图片描述

    在此选用了著名的Cameraman的图像,这幅照片向我们表达的信息是显而易见的,一位优秀的摄影师,黑色的风衣,潇洒的发型,很有质感的皮手套,灰色的裤子,一台照相机,一个三脚架,草坪,蓝天,背景是MIT。而他的频谱图则并没有像一维的频谱图那样,有助于我们理解图像自身以外的或者是隐藏在图像背后的信息。比如说,中间的那条白线是什么,如果你没看我之前写的那篇文章你可能都不知道它究竟代表了什么。这也就是我为什么说,图像的傅里叶变换有些多此一举,反而把一个简单的问题弄得很复杂,弄巧成拙了。

    言归正传,说了这么多,搞图像的哪有不和二维傅里叶变换打交道的呢。现在我就尽力说明一下图像二维傅里叶变换的一些属性(这里主讲二维频谱的特性,一维里面的共有特性就不细讲了)。

    1、周期性

    DFT的周期性:时时刻刻都要记住,对于DFT而言,他的空域和频域始终都是沿着X和Y方向无限周期拓展的。
    这里写图片描述

    如果只取其中的一个周期,则我们会得到如下的结果(即,频谱未中心化)。

    这里写图片描述

    为了便于频域的滤波和频谱的分析,常常在变换之前进行频谱的中心化。

    频谱的中心化

    从数学上说是在变换之前用指数项乘以原始函数,又因为e^jπ = 1,所以往往我们在写程序的时候实际上是把原始矩阵乘以(-1)^(x+y)达到频谱居中的目的。如下图所示:1<----->3 对调,2<----->4 对调,matlab中的fftshit命令就是这么干的。

    这里写图片描述

    变换后对调频谱的四个象限(swap quadrant)

    这里写图片描述

    经过中心化后的频谱

    这里写图片描述

    截取了其中的一个周期,作为图像的频谱

    这里写图片描述

    2、高低频率的分布

    除了周期性之外,还应该知道的就是哪里是高频哪里是低频。在经过频谱居中后的频谱中,中间最亮的点是最低频率,属于直流分量(DC分量)。越往边外走,频率越高。所以,频谱图中的四个角和X,Y轴的尽头都是高频。

    这里写图片描述

    没有经过频谱居中处理的频谱图则正好相反,中间区域是高频,而四个角则是DC低频分量。

    这里写图片描述

    这里我再用一个正弦波的例子来展示频谱图的高低频的分布,见下图。

    这里写图片描述

    频谱中心化以后,正弦波的频点靠中心越近,频率越低,离中心越远,频率越高。

    3、频谱图的能量分布

    这里我顺便提一下频谱中的能级分布,则如下图所示。明显,DC分量所占能量最大最多,不论是二维还是一维都应该是这样。频率越高的部分,能量越少。如下图所示,图示画的不好,勉强能够理解就好。中间最小的那个圆圈内包含了大约85%的能量,中间那个圈包含了大约93%的能量,而最外面那个圈则包含了几乎99%的能量。

    这里写图片描述

    4、纵横“交错”性

    在二维傅里叶变换中,空间域中横向的周期变化会反应在频谱图中的Y轴上,而空间域中纵向的周期变化会反应在频谱图中的X轴上。空间域中东南方向的周期变化会反应在频谱图中的东北方向,反之亦然。说明见下图。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    最后再附加一个例子。

    这里写图片描述

    5、方向性(direction)

    在二维频谱图中的任意“一对亮点”(注意:频谱的对称性),都在相应的空间域有一个与之相对应的二维正弦波。亮点在二维频谱中的位置决定了与之对应的正弦波的频率和方向。

    在空域图中的任意一条正弦线上,作该正弦线的法线。同时,把频谱图中的一对白色频点和坐标原点(DC中点)用一条直线连接起来。则,空域图中的法线正好和频谱图中的连线是完全平行的,一致的。

    这里写图片描述

    上图是一个45度倾斜的正弦波图像。

    注意空间域中的任意一条法线和频谱图中频点和频谱图原点(DC)连线都是平行的,同时,空间域中的任意一条正弦线和频谱图中的连线是刚好正交的/垂直的。

    这里写图片描述

    上图为相同方向,较低频率正弦图的频谱。注意图中我用白色箭头所画的空间域(左图)的法线和频谱图中(右图)一对频点和DC的连线延长线,是平行的。

    这里写图片描述

    上图为相同方向,较高频率正弦图的频谱。注意图中我用白色箭头所画的空间域(左图)的法线和频谱图中(右图)一对频点和DC的连线延长线,是平行的。

    下面我们来验证一下其他角度的情况,这一法则是否适用。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    上面所有的例子中的频谱图都是频谱中心化的,那么针对没有经过频谱中心化的图呢?

    这里写图片描述

    这些实验还说明了一个非常重要的问题,那就是:频谱图中的任意一对对称的两点,或者说是频点,经过傅里叶反变换之后,就是空间域中的一个与之对应的正弦波(即,相应的频率和方向)。如下图所示。

    这里写图片描述

    6、平移和旋转

    图像的平移并不会影响图像的频谱,同时,图像的相位会随着图像的旋转而旋转。

    这里写图片描述

    Part I 平移和旋转对频谱的影响
    下面我用矩形的频谱图来说明图像中矩形的平移并不会对频谱有丝毫的影响。
    这里写图片描述

    再比如

    这里写图片描述

    再来看看频谱随着矩形的旋转而旋转相同的角度。

    这里写图片描述

    Part II 平移和旋转对相位的影响
    先用一个简单的例子来说明图像相位的作用(所用图像为cameraman),在图像的频域分析和滤波中,相位是常常被忽略的。虽然相位分量的贡献很不直观,但是它恰恰很重要。相位是频谱中各正弦分量关于原点的位移的度量。

    上面的小实验充分说明了,看似无用的,且常常被忽略的相位,在DFT的频域中起到了多么重要的作用(注意区分实部和虚部(直角坐标系)VS 频谱和相位(极坐标系)!)。

    接下来我们再来看看图像在空间域中的移位和旋转对相位有什么影响。下图中,左边一列是图像,中间一列是频谱,右边一列是相位图。你必须意识到,通过肉眼,你很难从相位图中得到什么有用的信息。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    转自:https://blog.csdn.net/ViatorSun/article/details/82387854

    展开全文
  • 频谱图:表现的是一段音频在某一时刻各个频率的音量的高低,其横轴是频率方向,纵轴为振幅方向。 将复合波形进行傅里叶变换,拆解还原成每个频率上单一的正弦波构成,相当于把二维的波形图往纸面方向拉伸,变成了三...


    傅里叶变换的典型用途是将信号分解成频率谱——显示与频率对应的幅值大小

    时域和频域

    1. 概述

    (1)什么是信号的时域和频域?
    时域和频域是信号的基本性质,用来分析信号的不同角度称为,一般来说,时域的表示较为形象与直观频域分析则更为简练,剖析问题更为深刻和方便。目前,信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而,它们是互相联系,缺一不可,相辅相成的。
    (2)时频域的关系是什么?
    时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为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。周期信号的变换采用傅立叶级数,非周期信号的变换采用傅立叶变换
    (3)信号的时域和频域表达方式各有什么特点?

    我们描述信号的方式有时域和频域两种方式,时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系,而频域是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系,简单来说,横坐标一个是时间,一个是频率。
    一般正弦信号可由幅值、频率、相位三个基本特征值就可以唯一确定。但对于两个形状相似的非正弦波形,从时域角度,很难看出两个信号之间的本质区别,这就需要用到频域表达方式。

    小结

    • 时域:自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化(振幅)。其动态信号 x ( t ) x(t) x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数。
    • 频域:自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度(振幅),就是指的信号电压大小,也就是通常说的频谱图

    2.(时域)波形和频域:用几张对比图来区分

    2.1 时域和频域

    • 时域 vs 频域
      在这里插入图片描述
    • 时域波形、频域谱线
      在这里插入图片描述

    时域图:表现的是一段音频在一段时间内音量的变化,其横轴是时间方向,纵轴是振幅方向。

    波形实质上是将各个频率的波形叠加在了一起(波形是由各频率不同幅值和相位的简单正弦波复合叠加得到的。)

    频谱图:表现的是一段音频在某一时刻各个频率的音量的高低,其横轴是频率方向,纵轴为振幅方向。

    将复合波形进行傅里叶变换,拆解还原成每个频率单一的正弦波构成,相当于把二维的波形图往纸面方向拉伸,变成了三维的立体模型,而拉伸方向上的那根轴叫频率,现在从小到大每个频率点上都对应着一条不同幅值和相位的正弦波

    频谱则是在这个立体模型的频率轴方向上进行切片,丢去时间轴(即在每个时刻都可以拿刀在与时间轴垂直的方向上进行切片),形成以横坐标为频率,纵坐标为幅值的频谱图,表示的是一个静态的时间点上各频率正弦波的幅值大小的分布状况。
    再说的直白一点,频谱就是为了找出一个波是由多少波复合而成的!

    关于为什么是正弦波,可以查看之前的文章:从本质(信号分析角度)理解卷积

    从下面的频谱图中可以得出这样的结论:

    • 原始波由三个正弦波叠加而成;
    • 横轴为这些正弦波分量的频率,纵轴为这些正弦波分量的振幅。
      在这里插入图片描述

    2.2 区分:时频谱图(语谱图)

    语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图。在一幅图中表示信号的频率、幅度随时间的变化,故也称“时频图”。

    在这里插入图片描述
    如下面两张图分别为数字0-10的波形图和语谱图

    • (1)数字0-10的波形图:
      在这里插入图片描述
    • (2)数字0-10的语谱图:

    在这里插入图片描述

    附:

    1. 频宽、带宽、频带?
      频带(frequency band):对信号而言,频带就是信号包含的最高频率与最低频率这之间的频率范围(当然频率分量必须大于一定的值)。对信道而言,频带就是允许传送的信号的最高频率与允许传送的信号的最低频率这之间的频率范围(当然要考虑衰减必须在一定范围内)
      频带宽度(band width):简称带宽,有时称必要宽度,指为保证某种发射信息的速率和质量所需占用的频带宽度容许值,以赫(Hz)、千赫(KHz)、兆赫(MHz)表示。
      注意区分:网络带宽,是指在单位时间能传输的数据量,亦即数据传输率
    2. 宽带和窄带?
      “窄”和“宽”是一个相对概念,并无严格数字界限,相对于什么呢?是指信道特性相对于信号特性。第一,什么叫宽带信号,“有待传输的信号”我们称为信源,信源是具备一定的频谱特征的。信源信号通常需要一个载波信号来调制它,才能发送到远方。信源信号带宽远小于载波中心频率的是窄带信号,反之,二者大小可比拟的称为宽带信号。
      第二,实际通信中,分配给你的频带资源+真实的传播环境, 我们称之为信道。信道也具备一定的频谱特征。通常情况下,分配到的频带资源越宽,传播环境越稳定,信道能够承载的数据速率就越高。

    更多参考:音色与声谱图——很详细的介绍

    参考:

    1. 如何理解 图像傅里叶变换的频谱图

    2. 频域(频谱)图和时域图横纵坐标及分析

    3. 声音的波形和频谱是什么?它们两者有什么联系?

    4. 语音信号语谱图分析

    5. 什么是信号的时域和频域?——比较精练的总结

    6. 信号频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析) - Mr.括号的文章 - 知乎——比较全面的介绍

    7. Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析

    展开全文
  • 理解图像傅里叶变换的频谱图

    千次阅读 多人点赞 2020-02-11 16:29:10
    很多人都不了解图像(二维)频谱中的每一点究竟代表了什么,有什么意义? 一句话解释为: 二维频谱中的每一个点都是一个与之一 一对应的二维正弦/余弦波。 视觉的优势永远大于其他器官对人的作用,所以对标眼睛的...

    很多人都不了解图像(二维)频谱中的每一点究竟代表了什么,有什么意义?


    一句话解释为: 二维频谱中的每一个点都是一个与之一 一对应的二维正弦/余弦波。

    视觉的优势永远大于其他器官对人的作用,所以对标眼睛的图像处理起到了非常重要的作用。

    相比于时域分析图像的艰难,在频域分析图像就变得无比轻松,但是由于频域比较抽象,理解起来比较吃力,所以很多人并不能一下子就明白其原理。

    在此选用了著名的Cameraman的图像,这幅照片向我们表达的信息是显而易见的,一位优秀的摄影师,黑色的风衣,潇洒的发型,很有质感的皮手套,灰色的裤子,一台照相机,一个三脚架,草坪,蓝天,背景是MIT。而他的频谱图则并没有像一维的频谱图那样,有助于我们理解图像自身以外的或者是隐藏在图像背后的信息。比如说,中间的那条白线是什么,如果你没看我之前写的那篇文章你可能都不知道它究竟代表了什么。这也就是我为什么说,图像的傅里叶变换有些多此一举,反而把一个简单的问题弄得很复杂,弄巧成拙了。

    言归正传,说了这么多,搞图像的哪有不和二维傅里叶变换打交道的呢。现在我就尽力说明一下图像二维傅里叶变换的一些属性(这里主讲二维频谱的特性,一维里面的共有特性就不细讲了)。

    1、周期性
    DFT的周期性:时时刻刻都要记住,对于DFT而言,他的空域和频域始终都是沿着X和Y方向无限周期拓展的。


    如果只取其中的一个周期,则我们会得到如下的结果(即,频谱未中心化)。

    为了便于频域的滤波和频谱的分析,常常在变换之前进行频谱的中心化。

    频谱的中心化
    从数学上说是在变换之前用指数项乘以原始函数,又因为e^jπ = 1,所以往往我们在写程序的时候实际上是把原始矩阵乘以(-1)^(x+y)达到频谱居中的目的。如下图所示:1<----->3 对调,2<----->4 对调,matlab中的fftshit命令就是这么干的。

    变换后对调频谱的四个象限(swap quadrant)

    经过中心化后的频谱

    截取了其中的一个周期,作为图像的频谱

    2、高低频率的分布
    除了周期性之外,还应该知道的就是哪里是高频哪里是低频。在经过频谱居中后的频谱中,中间最亮的点是最低频率,属于直流分量(DC分量)。越往边外走,频率越高。所以,频谱图中的四个角和X,Y轴的尽头都是高频。

    没有经过频谱居中处理的频谱图则正好相反,中间区域是高频,而四个角则是DC低频分量。

    这里我再用一个正弦波的例子来展示频谱图的高低频的分布,见下图。

    频谱中心化以后,正弦波的频点靠中心越近,频率越低,离中心越远,频率越高。

    3、频谱图的能量分布
    这里我顺便提一下频谱中的能级分布,则如下图所示。明显,DC分量所占能量最大最多,不论是二维还是一维都应该是这样。频率越高的部分,能量越少。如下图所示,图示画的不好,勉强能够理解就好。中间最小的那个圆圈内包含了大约85%的能量,中间那个圈包含了大约93%的能量,而最外面那个圈则包含了几乎99%的能量。

    4、纵横“交错”性
    在二维傅里叶变换中,空间域中横向的周期变化会反应在频谱图中的Y轴上,而空间域中纵向的周期变化会反应在频谱图中的X轴上。空间域中东南方向的周期变化会反应在频谱图中的东北方向,反之亦然。说明见下图。

     

    最后再附加一个例子。

    5、方向性(direction)
    在二维频谱图中的任意“一对亮点”(注意:频谱的对称性),都在相应的空间域有一个与之相对应的二维正弦波。亮点在二维频谱中的位置决定了与之对应的正弦波的频率和方向。

    在空域图中的任意一条正弦线上,作该正弦线的法线。同时,把频谱图中的一对白色频点和坐标原点(DC中点)用一条直线连接起来。则,空域图中的法线正好和频谱图中的连线是完全平行的,一致的。

    上图是一个45度倾斜的正弦波图像。

    注意空间域中的任意一条法线和频谱图中频点和频谱图原点(DC)连线都是平行的,同时,空间域中的任意一条正弦线和频谱图中的连线是刚好正交的/垂直的。

    上图为相同方向,较低频率正弦图的频谱。注意图中我用白色箭头所画的空间域(左图)的法线和频谱图中(右图)一对频点和DC的连线延长线,是平行的。

    上图为相同方向,较高频率正弦图的频谱。注意图中我用白色箭头所画的空间域(左图)的法线和频谱图中(右图)一对频点和DC的连线延长线,是平行的。

    下面我们来验证一下其他角度的情况,这一法则是否适用。

    上面所有的例子中的频谱图都是频谱中心化的,那么针对没有经过频谱中心化的图呢?

    这些实验还说明了一个非常重要的问题,那就是:频谱图中的任意一对对称的两点,或者说是频点,经过傅里叶反变换之后,就是空间域中的一个与之对应的正弦波(即,相应的频率和方向)。如下图所示。

    6、平移和旋转
    图像的平移并不会影响图像的频谱,同时,图像的相位会随着图像的旋转而旋转。

    Part I 平移和旋转对频谱的影响
    下面我用矩形的频谱图来说明图像中矩形的平移并不会对频谱有丝毫的影响。

    再比如

    再来看看频谱随着矩形的旋转而旋转相同的角度。

    Part II 平移和旋转对相位的影响
    先用一个简单的例子来说明图像相位的作用(所用图像为cameraman),在图像的频域分析和滤波中,相位是常常被忽略的。虽然相位分量的贡献很不直观,但是它恰恰很重要。相位是频谱中各正弦分量关于原点的位移的度量。

    上面的小实验充分说明了,看似无用的,且常常被忽略的相位,在DFT的频域中起到了多么重要的作用(注意区分实部和虚部(直角坐标系)VS 频谱和相位(极坐标系)!)。

    接下来我们再来看看图像在空间域中的移位和旋转对相位有什么影响。下图中,左边一列是图像,中间一列是频谱,右边一列是相位图。你必须意识到,通过肉眼,你很难从相位图中得到什么有用的信息。

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  • 波的频谱

    2021-02-03 17:54:01
    如果以频率ω为横坐标,幅度ua为纵坐标,则可得出单一频率正弦波调制时调波的频谱图,如图Z0904所示。其中垂线的长度代表振幅或相对振幅。 实际的调制信号并不是单一频率的正弦信号,而是包含了从Ωmin到Ωmax...
  • 通过FFT2(二维快速傅里叶变换)可将图像信号转换到频域观察其频谱, 同理,通过IFFT2也可将变换后的数据还原为图像。 clc,clear,close all img=imread('ff1.png'); subplot(2,2,1);imshow(img);title('原'); f=...
    1. FFT2与IFFT2

    通过FFT2(二维快速傅里叶变换)可将图像信号转换到频域观察其频谱,
    同理,通过IFFT2也可将变换后的数据还原为图像。

    clc,clear,close all
    img=imread('ff1.png');
    subplot(2,2,1);imshow(img);title('原图');
    f=rgb2gray(img);    %对于RGB图像必须做的一步,也可以用im2double函数
    F=fft2(f);          %傅里叶变换
    F1=log(abs(F)+1);   %取模并进行缩放
    subplot(2,2,2);imshow(F1,[]);title('傅里叶变换频谱图');
    Fs=fftshift(F);      %FFT频谱中心化,将频谱图中零频率成分移动至频谱图中心
    S=log(abs(Fs)+1);    %取模并进行缩放
    subplot(2,2,3);imshow(S,[]);title('频移后的频谱图');
    fr=real(ifft2(ifftshift(Fs)));  %频率域反变换到空间域,并取实部
    ret=im2uint8(mat2gray(fr));    %更改图像类型
    subplot(2,2,4);imshow(ret),title('逆傅里叶变换');
    

    效果:
    在这里插入图片描述
    如果尝试自行编写相关算法,能将正变换生成后的数据还原图像说明算法正确。

    1. 频谱图的像素值是由FFT结果数据的实部值生成吗?

    为了回答这个问题,先将代码简化为关键几步:

    clc,clear,close all
    I=imread('ff1.png'); %读入图像
    I=rgb2gray(I); %灰度转换
    F=fft2(im2double(I)); %FFT
    F=fftshift(F); %FFT频谱中心化
    F=real(F);
    T=log(F+1); %频谱对数变换
    subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始图像');
    subplot(1,2,2),imshow(T,[]),title('原始图像其频谱图');
    

    可以看到频谱图的数据来源主要是FFT后取实部(用abs()求模运算更好)并进行对数转换;

    Tips:
    1.用abs()求傅里叶变换的模,我们都知道傅里叶变换后的结果为复数,包含real实部和imag虚部,而abs就是求复数的模,经过这一步,F的类型由复数的double变成了实数的double,如果没有这一步, matlab会给出提示,Warning: Displaying real part of complex input.
    2.对数转换的目的:经过log(X)变换后会变成负数,而log(X+1)则将所有的x值,映射成正数,数值范围也更小一些。

    效果:
    在这里插入图片描述
    若未进行频谱中心化,效果为:

    clc,clear,close all
    I=imread('ff1.png'); %读入图像
    I=rgb2gray(I); %灰度转换
    F=fft2(im2double(I)); %FFT
    F2=F;
    F=fftshift(F); %FFT频谱中心化
    F=abs(F);
    T=log(F+1); %频谱对数变换
    %%
    F2=abs(F2);
    T2=log(F2+1); %频谱对数变换
    %%
    subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
    subplot(2,2,2),imshow(T,[]),title('原始图像其频谱图');
    subplot(2,2,3),imshow(I),title('原始图像');
    subplot(2,2,4),imshow(T2,[]),title('未中心化频谱图');
    

    注意这里是用的abs()求模运算,与直接取real()实部的效果有些差异。

    效果:
    在这里插入图片描述

    参考文档:
    如何理解 图像傅里叶变换的频谱图
    使用matlab对图像进行傅里叶变换(FFTSHIFT)
    Matlab对图像进行傅里叶变换实例

    展开全文
  • FFT求频谱图和功率谱密度图

    万次阅读 2019-01-02 00:07:23
    FFT求频谱图和功率谱密度图 频谱图 声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中,频谱图有三种,即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。 线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲,是最常用的。 对数振幅谱中各...
  • 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
  • 图像的二维频谱图的理解 20170622

    千次阅读 2019-09-26 02:59:41
    # 1 图像二维频谱长什么样子(左图是原图,右图是对应的频谱图) (图片来源:第一组是来自matlab自带的图片 “cameraman.tif”;第二组是用 excel 画的,然后截图) # 2 怎么获得(matlab和C++调用) ...
  • 1、傅里叶变换的幅值称为傅里叶谱或频谱。 2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。 3、卷积定理:空间域两个函数的卷积的傅里叶变换等于两个函数的傅里叶变换在频率域中的乘积。f(t)*h(t) <=> H(u)F...
  • 变化不大的地方对于低频成分,如大片色块区画个直方,大块区域是低频,小块或离散的是高频把图像看成二维函数,变化剧烈的地方就对应高频,反之低频。 举个通俗易懂的例子: 一图象,你戴上眼镜,盯紧了一个地方...
  • 功能是生成单边频谱图和双边频谱图。 记得使用函数前要加 figure;% 建立窗口放频谱 以下是函数代码: function Spectrum(y,t,fs) %y为输入信号 %fs为采样频率 L = length(y); %信号长度 Xf = fftshift(abs(fft(y)));...
  • 傅里叶频谱图像的显示问题

    千次阅读 2019-06-08 16:01:32
    文章目录一、傅里叶变换后的频谱对应图像为什么四角亮?二、将零点移到中心的原因三、高频和低频概念理解 一、傅里叶变换后的频谱对应图像为什么四角亮? >> f = imread('fft2.tif'); >> F = fft2(f); ...
  • MATLAB 显示和保存傅里叶变化频谱图

    千次阅读 2020-11-28 15:05:52
    MATLAB 傅里叶变化后的频谱图
  • 网址https://www.cnblogs.com/xh6300/p/5956503.html一、先放一些相关的结论:1、傅里叶变换的幅值称为傅里叶谱或频谱。2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。3、卷积定理:空间域两个函数的卷积的傅里叶...
  • 问题:matlab绘制信号的频谱和相谱 背景:傅里叶可以将时域信号转为傅里叶级数 Q:求傅里叶变化 A:按照定义进行求取 Q:如何绘图呢? 教材答案: Q:能否用计算机? A:matlab,代码如下 clear; ...
  • matlab对正弦信号作FFT得到频谱图

    万次阅读 多人点赞 2019-06-13 13:24:13
    对信号进行频谱分析时,数据样本应有足够的长度,一般FFT程序中所用数据点数与原含有信号数据点数相同,这样的频谱图具有较高的质量,可减小因补零或截断而产生的影响。 例3: x=cos(2 pi 0.24 n)+cos(2 pi ...
  • 本篇文章是信号的各种频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析的后续,对文章中提到的频域分析方法进行代码实现。 时域特征值的代码实现可以参考:时域特征值提取的MATLAB代码实现(均方根、...
  • python 图像频谱

    千次阅读 2020-02-21 16:16:03
    2、图像中央点(120,120)的值应该和图像的平均灰度有关,在例3(全白图)中,没有灰度的变化,也就没有频率的变化,所有的能量都集中在频谱图中央的那个单个白色像素块中,其值为61200(图像的分辨率越高,这个极限...
  • 文章目录前言一、lena图片的傅里叶(反)变换二、令相位为0进行傅里叶反变换三、令振幅为1进行傅里叶反变换四、双谱重构五、旋转90度观察频谱图区别 前言 傅立叶变换之后的正弦信号每个点都是复数,如a+bi 幅值是:...
  • matlab求图像频谱

    千次阅读 2020-11-05 23:56:50
    有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右...自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特功能...
  • 关于编程分析AM调信号的频谱

    千次阅读 2019-03-05 12:21:17
    利用gnuplot读取文件中的数据,画出AM调信号的频谱图, 从上图可以看出我们将AM信号的频谱图画出来了,对于原始的信号,峰值为1,1乘上N/2即256,便是信号的幅度值,0频即直流分量处幅度为0, 从上图...
  • 这样通过观察傅立叶变换后的频谱图,也叫功率图,我们首先就可以看出,图像的能量分布,如果频谱图中暗的点数更多,那么实际图像是比较柔和的(因为各点与邻域差异都不大,梯度相对较小),反之,如果频谱图中亮的...

空空如也

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