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  • matlab信号频谱分析FFT详解

    万次阅读 多人点赞 2019-06-12 22:27:09
    前言 做OFDM通信少不了频谱分析,基带信号DA后的频谱,以及基带数字上变频后的DA信号都要频谱分析。我觉得其实做任何工程都是这样,先规定实施方案,然后仿真成功...matlab使用FFT函数分析信号频谱 一般我使用的F...

    前言

    做OFDM通信少不了频谱分析,基带信号DA后的频谱,以及基带数字上变频后的DA信号都要频谱分析。我觉得其实做任何工程都是这样,先规定实施方案,然后仿真成功,再实际开发,不过也可以一边开发,一边仿真,开发结果要与仿真预期结果一致
    所以分析与仿真工具MATLAB就很重要了,既可以仿真,又可以通过示波器或其他方法把实际信号采下来分析。

    matlab使用FFT函数分析信号频谱

    一般我使用的FFT分析频谱流程如下:

    %% 两个频率分别为15HZ 和 20HZ 的正弦信号[1]
    Fs=50;%采样率
    f1=15;
    f2=20;
    t = 0:1/Fs:10-1/Fs; %500个点
    x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);
    figure;
    plot(t,x);
    y = fft(x); 
    %将横坐标转化,显示为频率f= n*(fs/N)
    f = (0:length(y)-1)*Fs/length(y);
    figure;
    plot(f,abs(y));
    title('Magnitude');
    %该变换还会生成尖峰的镜像副本,该副本对应于信号的负频率。
    %为了更好地以可视化方式呈现周期性,可以使用 fftshift 函数对变换执行以零为中心的循环平移。
    n = length(x);                         
    fshift = (-n/2:n/2-1)*(Fs/n);
    yshift = fftshift(y);
    figure;
    plot(fshift,abs(yshift));
    图1时域图像                                                   图2直接FFT的结果                                       图3 FFT平移后的结果

    其中有3个注意的点:
    1.FFT的结果看的是频谱,所以怎么把横坐标的值从原来的FFT点数0:N-1转换为频率值呢?
    首先要引出频谱分辨率的概念,即分辨两个不同频率信号的最小间隔,FFT结果相邻点间的间隔\Delta f。因为N点FFT对应采样率为fs的序列,其频率分辨率为\Delta f=\mathbf{\frac{f_{s}}{N}}=\frac{1}{NT_{s}}=\frac{1}{T},其中Ts为采样周期,T为整个序列的时间长度。有关频率分辨率的就不多说了。所以我们横坐标转换为:f = (0:length(y)-1)*Fs/length(y);

    2.直接FFT的结果里怎么又多余的信号频率(镜像频率)图2?
    DFT具有对称性,因为其是周期序列DFS在一个周期内的点,时域序列是有限长实序列,DFT的结果的实部周期偶对称,虚部周期奇对称,也就是模值周期偶对称,相位周期奇对称。其实从奈奎斯特定律也可以看出,fs>=2f,fs的采样率最多也就显示fs/2的真实频率(感性理解哈哈)。
    所以程序处理方式就是周期延拓后取-N/2:N/2-1.用到函数fftshift(),结果如图3.如注释所述:
    %该变换还会生成尖峰的镜像副本,该副本对应于信号的负频率。
    %为了更好地以可视化方式呈现周期性,可以使用 fftshift 函数对变换执行以零为中心的循环平移。

    其实这和设计数字滤波器IIR与FIR也一样,采样率为fs的信号,设计的滤波器的通带阻代也限制在0-fs/2内

    3.程序中的信号幅度值都是1,500点的FFT画出来的幅度值怎么变成了250,应该是1吧?
    是的,应该是1。所以怎么变换为1呢,注意到FFT的结果是偶对称的,且其反应的真实频谱是0-fs/2。所以需要的操作是直接取0-N/2的FFT结果,乘以2,然后除以N。即2*abs(y(1:N/2+1))/N,在上面的程序下接着写:
    注意到要除以N,也就是FFT的长度,为什么除以N,这个有很多说法,我自己理性理解的也不透彻,所以这里就不解释了自行百度(我只能结合本例子感性理解哈哈)。

    %FFT的结果所要展现的真实的频谱幅值[2]
    realy=2*abs(y(1:n/2+1))/n;
    realf=(0:n/2)*(Fs/n);
    figure;
    plot(realf,realy);

     结果如图4,可见横坐标频率是0-25,纵坐标信号的幅度为1.

    然而,有不少人(包括我)平时分析信号都是直接FFT画频谱:图2,且看幅值都是看相对的大小,或者有没有频率分量,就很少做图3与图4的变换。但是我不知道其中的缘由,今天终于明白了。

    图4 FFT所反映的真正的频谱幅值

     

    参考资料

    [1]傅里叶变换 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国

    [2]快速傅里叶变换- MATLAB fft - MathWorks 中国

    展开全文
  • 因为Matlab在数字信号处理上的便捷,又有功能强大的工具箱辅助设计,所以我们可以利用Matlab完成声音信号频谱分析和时序分析的设计。本次设计内容包括: 1) 信号的获取 2) 时域分析:包括频率,振幅,相位,周期,...
  • 1、用Matlab编程实现上述频谱分析; 2、画出不同窗长截取后的信号频谱; 3、窗固定,分析不同窗长对频谱的影响; 4、窗长固定,不同窗对频谱的影响。 close all; clear all; N1 = 16; N2 = 60; N3 = 120; n = 1:...

    实验代码仅供参考!

    一、 对无限长时域离散信号进行频谱分析
    在这里插入图片描述
    试用DFT对其进行频谱分析。 使用矩形窗进行截取,并分别
    选择三种不同的窗长,即N=16, 60, and 120。
    实验要求:
    1、用Matlab编程实现上述频谱分析;
    2、画出不同窗长截取后的信号的频谱;
    3、窗固定,分析不同窗长对频谱的影响;
    4、窗长固定,不同窗对频谱的影响。

    close all;
    clear all;
     
    N1 = 16;
    N2 = 60;
    N3 = 120;
    n = 1:200;
    x = cos(pi*n/10) + sin(pi*n/6) + cos(2*pi*n/5) ;
     
    %图1,时域x[n]------------------------------------
    figure
    stem(x)
    title('时域')
    xlabel('n')
    ylabel('x[n]')
     
    %图2,DFT,矩形窗----------------------------------
    % N = 16
    y1 = fft(x,N1);
    Y1 = abs(fftshift(y1));
    ly1 = length(y1);
    k1 = (-ly1/2:ly1/2-1)/N1;
     
    figure
    subplot(311)
    stem(k1,Y1)
    title('频域(N=16,矩形窗)')
    xlabel('k')
    ylabel('X(k)')
     
    %N = 60
    y2 = fft(x,N2);
    Y2 = abs(fftshift(y2));
    ly2 = length(y2);
    k2 = (-ly2/2:ly2/2-1)/N2;
     
    subplot(312)
    stem(k2,Y2)
    title('频域(N=60,矩形窗)')
    xlabel('k')
    ylabel('X(k)')
     
    %N = 120
    y3 = fft(x,N3);
    Y3 = abs(fftshift(y3));
    ly3 = length(y3);
    k3= (-ly3/2:ly3/2-1)/N3;
     
    subplot(313)
    stem(k3,Y3)
    title('频域(N=120,矩形窗)')
    xlabel('k')
    ylabel('X(k)')
     
    %图3,DFT,hamming窗----------------------------------
     
    x1= x(1:N1).*hamming(N1)';
    x2= x(1:N2).*hamming(N2)';
    x3= x(1:N3).*hamming(N3)';
     
    % N = 16
    y11 = fft(x1,N1);
    Y11= abs(fftshift(y11));
    ly11 = length(y11);
    k11 = (-ly11/2:ly11/2-1)/N1;
     
    figure
    subplot(311)
    stem(k11,Y11)
    title('频域(N=16,hamming窗)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
     
    %N = 60
    y22 = fft(x2,N2);
    Y22 = abs(fftshift(y22));
    ly22 = length(y22);
    k22 = (-ly22/2:ly22/2-1)/N2;
     
    subplot(312)
    stem(k22,Y22)
    title('频域(N=60,hamming窗)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
     
    %N = 120
    y33 = fft(x3,N3);
    Y33 = abs(fftshift(y33));
    ly33 = length(y33);
    k33= (-ly33/2:ly33/2-1)/N3;
     
    subplot(313)
    stem(k33,Y33)
    title('频域(N=120,hamming窗)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    结果分析:
    由图1-2可以看出,N=60和N=120时的频谱一样且正确,而N=16时的不正确,说明了:当矩形窗截取长度大于或等于信号周期时,可以正确显示频谱图;当矩形窗截取长度小于信号周期时,无法正确显示频谱图。
    此外,对比图1-2和图1-3,可以看出加矩形窗和Hamming窗的频谱有区别,但在对应的频率点都有最大值,说明Hamming窗影响并不是太大.

    二、对连续信号进行谱分析在这里插入图片描述
    试用DFT进行频谱分析,要求频率分辨率为1Hz。
    注:频率分辨率是指频谱分析中能够分辨的两个相邻频率点谱线的最小距离,即频率域的采样间隔
    实验要求:
    1、确定对x(t)采样的最大采样间隔和频域采样的最少采样点数
    2、编程实现上述频谱分析;
    3、画出该信号的幅频特性;(横坐标用信号的模拟频率!!!)
    4、分析该信号的幅频特性,考虑频域二、对连续信号进行谱分析
    试用DFT进行频谱分析,要求频率分辨率为1Hz。
    注:频率分辨率是指频谱分析中能够分辨的两个相邻频率点谱线的最小距离,即频率域的采样间隔
    实验要求:
    1、确定对x(t)采样的最大采样间隔和频域采样的最少采样点数
    2、编程实现上述频谱分析;
    3、画出该信号的幅频特性;(横坐标用信号的模拟频率!!!)
    4、分析该信号的幅频特性,考虑频域采样的采样点数对频谱的影响。

    close all;
    clear all;
    t = 1;   %time =1s
    fs = 300; %采样频率 fs>=2*fm,fm = 100Hz
    N1 = 50;
    T = 1/fs;
    t1 = 0:T:t;
    x = cos(200*pi*t1) + sin(100*pi*t1) + cos(50*pi*t1);
    y = fft(x,fs);
    Y = abs(fftshift(y));
     
    figure
    subplot(211)
    stem(x)
    title('时域(fs=300Hz)')
    xlabel('n')
    ylabel('x(nT)')
    subplot(212)
    yl = -length(y)/2:length(y)/2-1;
    stem(yl,Y)
    title('频域(fs=300Hz)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
    
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    结果分析:
    这里对时长为1s的连续信号进行时域采样,通过fft函数得到频域采样的结果.
    由x[n]的代数式可知截止频率fm = 100Hz,则采样频率fs>=200Hz,则时域最大采样间隔为1/200s.这里取采样频率为fs=300Hz.
    信号基频为50π,最高频率为200π,为4倍基频,则频域采样的最少采样点为9个。 对比图一和图二,采样频率不同,即采样点数也不同,可以看到都能在对应的频率点有峰值,而其他点基本为0.可见当满足以上的采样规则时,采样点数对频谱基本没有影响.但是,当不满足以上的采样规则,如fs =100Hz,在图2-3可以看出不能正确显示频谱.

    三、在这里插入图片描述

    1)取一个周期,计算其DFT;
    2)将1)中的 x[n]补零,使 0≤n ≤99,计算其DFT;
    3)对x[n]取0≤n ≤99,计算其DFT。
    实验要求:
    1、编程实现上述三个步骤;
    2、分析上述三个步骤得到的频谱有什么区别和联系。
    注:DFT点数取成等于时域信号的点数,即X=fft(x)

    close all;
    clear all;
     
    n = 1:100;
    nl = length(n);
    x = cos(0.48*pi*n) + cos(0.52*pi*n);
    %0.48pi/2 =0.24pi; 0.24pi = 24pi/100 = 12*2pi/50  ,0.52pi = 13*2pi/50 ;
    T = 50; %周期
    %(1)
    x1 = x(1:T);
    y1 = fft(x1,T);
    Y1 = abs(fftshift(y1));
    %(2)
    y2 = fft(x1,nl);
    Y2 = abs(fftshift(y2));
    %(3)
    y3 = fft(x,nl);
    Y3 = abs(fftshift(y3));
     
    figure
    subplot(221)
    stem(x)
    title('时域')
    xlabel('n')
    ylabel('x(n)')
     
    subplot(222)
    l1 = (-length(Y1)/2:length(Y1)/2-1)/T;
    stem(l1,Y1)
    title('(1)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
     
    subplot(223)
    l2 = (-length(Y2)/2:length(Y2)/2-1)/nl;
    stem(l2,Y2)
    title('(2)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
     
    subplot(224)
    l3 = (-length(Y3)/2:length(Y3)/2-1)/nl;
    stem(l3,Y3)
    title('(3)')
    xlabel('f')
    ylabel('X(f)')
    

    在这里插入图片描述
    结果分析:
    对比(1)和(3)发现频谱一致,说明了去时域的一个周期(50个采样点)或两个周期(100个采样点)都可以正确显示频谱图;
    但是对x[n]补0后,补0 的部分当做了信号的一个周期内的一部分,所以频谱发生了变化。

    展开全文
  • 基于MATLAB仿真的连续信号频谱分析.doc.doc实验十:基于MATLAB仿真的连续信号频谱分析一、实验目的1、学会运用MATLAB求连续时间信号的傅里叶变换;2、学会运用MATLAB求连续时间信号的频谱图。二、实验原理1、周期...

    基于MATLAB仿真的连续信号频谱分析.doc.doc

    实验十:基于MATLAB仿真的连续信号频谱分析

    一、实验目的

    1、学会运用MATLAB求连续时间信号的傅里叶变换;

    2、学会运用MATLAB求连续时间信号的频谱图。

    二、实验原理

    1、周期信号的分解

    根据傅里叶级数的原理,任何周期信号都可以表示为三角级数的组合称为f(t)的傅

    合成波形所包含的谐波分量越多,除间断点附近外,它越接近于原波形,在间断点附近,即使合成的波形所含谐波次数足够多,也仍存在约9%的偏【示例1】用正弦信号的叠加近似合成一个频率为50Hz,幅度为3的MATLAB程序如下:

    clear all;

    fs=5000;

    t=0:1/fs:0.1;

    f0=50;sum=0;

    subplot(211)

    for n=1:2:9

    plot(t,4/pi*1/n*sin(2*pi*n*f0*t),'k');

    hold on;

    end

    title('信号叠加前');

    subplot(212)

    for n=1:2:9;

    sum=sum+4/pi*1/n*sin(2*pi*n*f0*t);

    end

    plot(t,sum,'k')

    10.1所示。

    2、非周期信号的频谱分析

    信号的傅里叶变换定义为

    (.1)

    傅里叶反变换定义为

    (.2)

    信号的傅里叶变换主要包括MATLAB符号运算和MATLAB数值分析两种方法。

    (1) MATLAB符号运算求解法

    MATLAB符号数学工具箱提供了直接求解傅里叶变换和傅里叶反变换的函数fourier( )及ifourier( )。傅里叶变换的语句格式分为三种。

    F=fourier(f );表示符号函数f的Fourier变换,默认返回是关于的函数。

    F=fourier(f ,v);表示返回函数F是关于符号对象v的函数,而不是默认的,即。

    F=fourier(f ,u,v); 是对关于u的函数f进行变换,返回函数F是关于v的函数,即。

    类似的,傅里叶反变换的语句格式也分为三种。

    要注意的是,函数fourier( )及ifoureir( )都是接收由sym函数所定义的符号变量或者符号表达式。【2】用MATLAB符号运算求解法求单边指数信号的傅里叶变换。

    解:MATLAB源程序为

    >> ft=sym('exp(-2*t)*Heaviside(t)');

    >> Fw=fourier(ft)

    运行结果为

    Fw =

    1/(2+i*w)

    (2) 连续时间信号的频谱图

    信号f(t)的傅里叶变换表达了信号在处的频谱密度分布情况,这就是信号的傅里叶变换的物理意义。一般是复函数,可以表示为。我们把与曲线分别称为非周期信号的幅度频谱和相位频谱。

    【3】用MATLAB命令绘制单边指数信号幅度谱和相位谱。

    解:MATLAB源程序为

    ft=sym('exp(-2*t)*Heaviside(t)');

    Fw=fourier(ft);

    subplot(211)

    ezplot(abs(Fw),[-2*pi,2*pi]),grid on

    title('幅度谱')

    phase=atan(imag(Fw)/real(Fw));

    subplot(212)

    ezplot(phase,[-2*pi,2*pi]),grid on

    title('相位谱')

    程序运行结果如图.2所示。

    (3)MATLAB数值计算求解法

    Fourier( )和ifourier( )函数的一个局限性是,如果返回函数中有诸如狄拉克函数等项,则用ezplot( )函数无法作图。对某些信号求变换时,其返回函数可能包含一些不能直接用符号表达的式子,甚至可能出现提示“未被定义的函数或变量”,因而也不能对其返回函数作图。此外,在很多实际情况中,尽管信号是连续的,但经过抽样所获得的信号则是离散的数值量,因此无法表示成符号表达式,此时不能应用Fourier( )函数对进行处理,而只能用数值计算法来近似求解。下面介绍傅里叶变换的数值计算法。

    从傅里叶变换定义出发,有

    (3)

    当足够小时,上式的近似情况可以满足实际需要。对于时限信号,或者在所研究的时间范围内衰减到足够小,上式可研究有限n的取值。假设是因果信号,则有

    (4)

    对(4)式的角频率进行离散化,假设离散化后得到N个样值,即

    , (5)

    因此有

    采用行向量,用矩阵表示为

    (6)

    式(6)提供了用MATLAB实

    展开全文
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  • Matlab进行时域信号频谱分析

    千次阅读 2020-07-26 10:03:42
    时域信号频谱分析 阿巴阿巴阿巴

    在这里插入图片描述

    傅立叶变换是一种线性的积分变换,常在将信号在时域(或空域)和频域之间变换时使用,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
    在这里插入图片描述

    傅里叶变换经常用来计算存在噪声的时域信号的频谱,下面就采用FFT方法来分析存在噪声的时域信号的频谱
    在这里插入图片描述

    这里假设数据采样的频率为1000Hz,
    一个信号包含频率为50Hz、振幅为0.7的正弦波和频率为120Hz、振幅为1的正弦波,
    噪声为零平均值的随机噪声
    
    % 时域信号的频谱分析
    
    clear;
    clc;
    Fs = 1000; % 采样频率
    T = 1 / Fs; % 采样时间
    L = 1000; % 信号长度
    t = (0:L-1)*T; % 时间向量
    x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
    y = x + 2*randn(size(t));
    figure(1);
    plot(Fs*t(1:50), y(1:50));
    title('零平均值噪声信号');
    xlabel('time (milliseconds)');
    NFFT = 2^nextpow2(L);
    Y = fft(y, NFFT)/L;
    f = Fs/2*linspace(0, 1, NFFT/2);
    figure(2);
    plot(f, 2*abs(Y(1:NFFT/2)));
    title('y(t) 单边振幅频谱');
    xlabel('Frequency (Hz)');
    ylabel('|Y(f)|');
    

    计算结果的图像如下所示
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • 注意:现在可以从IoSR Matlab工具箱以iosr.dsp.ltas的形式使用此功能。 ------------------------- S = LTAS(X,FS) 计算信号 X 的长期平均频谱 (LTAS),以 FS Hz 采样。 频谱是根据从一系列重叠 FFT 获得的平均功率...
  • matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明.

    千次下载 热门讨论 2014-02-27 15:30:23
    时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数, 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介,以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数: amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s...
  • 上篇博文:【 MATLAB 】信号处理工具箱之fft简介及案例分析介绍了MATLAB信号处理工具箱中的信号变换 fft 并分析了一个案例,就是被噪声污染了的信号的频谱分析。 这篇博文继续分析几个小案例: Gaussian Pulse 这...
  • 基于MATLAB信号波形与频谱分析_00002基于MATLAB的信号波形与频谱分析摘 要本文利用软件进行设计并通过GUI界面(图形用户界面)实现动态设计。用户可与计算机交互式地进行对象参数的设置、控制算法的选取、以及。并利用...
  • 实验五 连续信号频谱分析

    千次阅读 2021-03-13 11:33:18
    目录一、实验目的二、实验原理1、连续周期信号的傅里叶级数、各次谐波及叠加2、连续周期信号的周期T的变化对频谱的影响3、连续非周期信号频谱三、实验内容1、在实验原理1中,绘制加入5次谐波后的波形,根据该仿真...
  • 本文是关于矢量信号分析 (Vector Signal Aanlysis) 的入门读物。...快速傅立叶变换 (FFT) 分析仪使用数字信号处理 (DSP) 提供高分辨率的频谱和网络分析。如今宽带的矢量调制( 又称为复调制或数字调制...
  • 数字信号处理(一)利用FFT对信号进行频谱分析

    万次阅读 多人点赞 2019-11-17 15:42:39
    (1) 进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解(因为FFT只是DFT的一种快速算法,所以FFT的运算结果必然满足... (3) 学习利用FFT对离散时间信号进行频谱分析的方法,了解可能出现的误差及其原因,以便在实际中正确应用FFT。
  • 单位抽样信号matlab代码音区工具 声区工具是用于声场再现和其他信号处理任务的辅助MATLAB工具的集合。 这些工具是我自己编写的,或者是从其他开放源代码中收集的。 如果文件丢失,并且父文件头中没有下载链接,请...
  • 基于MATLAB的声音信号频谱分析仪设计

    万次阅读 多人点赞 2008-02-29 18:40:00
    基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器,如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看,电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器,由于计算机性能的飞速发展,已把传
  • 基于MATLAB的语音信号处理

    万次阅读 多人点赞 2018-07-15 01:21:20
    基于MATLAB的语音信号处理摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和...通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根...
  • matlab时域频域信号特征提取资料整合

    万次阅读 多人点赞 2019-09-28 15:31:44
    最近在做一个项目,需要将声纳信号中的特征都提取出来进行分析。资料查到头秃终于整合出来了些东西,记录一下。 由于不是专业人员,如果发现任何错误请不要大意的附在评论区,我会及时修改,谢谢! 2 思路 思路这...
  • SALP-Toolbox 旨在提供一个统一的平台,结合了许多不同的工具,分别用于分析和预测多分量时间序列或信号。 它的应用集中在科学、研究和教育领域,没有任何商业利益的目的。 它更像是具有标准算法的基本集合的基础,...
  • MATLAB数字信号处理(2)LFM脉冲雷达回波处理仿真

    万次阅读 多人点赞 2019-03-13 15:41:24
    将上学期的“气象雷达原理与系统”课程报告放到blog上。 摘要 线性调频(LFM)信号是应用...本设计实现了对线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的工作原理仿真,在MATLAB 平台中模拟一个叠加的线性调频回波信号,对该...
  • voicebox语音信号处理工具工具箱内容 音频文件输入/输出 读写WAV和其他语音文件格式 频率标度 在Hz,Mel,Erb和MIDI频率刻度之间转换 傅立叶/ DCT / Hartley变换 各种相关的变换 随机数和概率分布 生成随机向量和...
  • 现将MATLAB信号处理工具箱函数进行分组,便于记忆查询和长期回顾。(只解释基本用途,具体用法请在help目录下查询) Waveform Generation(波形产生) chairp: 产生扫频余弦函数; diric: 产生Dirichlet或周期...
  • 电子工程师的基本工具是示波器,但数字技术需要对频域中的信号采用互补的方法。 信号的频率分析是使用频谱分析仪完成的,本文的目的是模拟该工具以研究其主要功能。

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