精华内容
下载资源
问答
  • 频谱图的物理意义是什么呢,频率的振幅能够反映什么物理意义呢?(例如下图)请哪位大师指点,不胜感激!图不太看得清,我2113没猜错的话横坐标是频率,纵坐5261标是振幅,4102例如频谱图可以用来表示声音频率1653与...

    频谱图的物理意义是什么呢,频率的振幅能够反映什么物理意义呢?(例如下图)请哪位大师指点,不胜感激!

    图不太看得清,我2113没猜错的话横坐标是频率,纵坐5261标是振幅,4102例如频谱图可以用来表示声音频率1653与能量的关系,就像一个声音一般由各种不同频率声音信号组成,每个频率的信号幅值都不一样,就形成了频谱图,一个频谱图就可以表示一个复合信号(例如声音),不知道说清楚了没~不清楚就hi我

    为什么要频谱分析?即频谱分析的意义何在,跪求答案。

    推断粒子的性质好像是光谱图吧 频谱一般是研究信号的吧 将信号源发出的信号强度按频率顺序展开,使其成为频率的函数,并考察变化规律,称为频谱分析常见的有振幅频谱图和相位频谱图.

    对信号的频域分析有什么意义?

    对信号进行时域分析时,2113有时一些信号的5261时域参数相同,但并不能说4102明信号就完全相同。因为1653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。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。

    如何理解实时频谱分析的含义

    对信号进行频谱抄分析的原因袭:

    在看似杂乱无bai章的信号中,找出一定du振幅、相位、频率的zhi基本的正弦(余dao弦)信号中,振幅较大(能量较高)信号对应的频率,从而找出信号的主要振动频率特点。如减速机故障时,通过频谱分析,根据各级齿轮转速,齿数与杂音频谱中振幅大的对比,可以快速判断哪级齿轮损伤。

    信号谱分析是数字信号处理的重要内容,对确定的信号其时 域表示是确定的,其频谱可以通 过傅立叶变换得到。但在实际应用中,携带信息的信号本质上都是随机的,随机信号不能用 确定的时间函数表示,只能用概率分布函数、概率密度函数或统计平均特性来描述。通常把 随机信号看作无限长度和无限能量的功率信号,由于不满足绝对可积,其傅立叶变换不存在 ,因此只能研究其功率在频域的分布,即功率谱或功率谱密度。

    实际应用中人们所能得到的 随机信号的样本函数总是有限长序列,根据有限长度的信号所得的功率谱只是随机信号真实 功率谱的估计,称为功率谱估计。功率谱是平稳随机信号在频域上,描述各频率分量功率分 布情况的基本特征量,由于功率谱与相关函数之间是一对傅立叶变换,经典功率谱估计都依 据DFT,而采用FFT算法,故称之为非参数方法。

    频谱图有什么作用?

    亲爱的2113楼主:

    做频谱特性分析5261用,最简单的就是瀑布图,频谱反4102应的是频域上的能量,引入一个时间的分1653量可以研究分析频域对时间的变化。还可以做多域联合分析,看看频域、时域、调制域上的变化。例如可以剥离分析 相位对时间 频率对时间 上的特性,雷达设计中常常用到

    祝您步步高升

    期望你的采纳,谢谢

    频域图像各点的意义

    频域的图像只是(图像)2113信号变换到频域后的5261函数以图4102像形式表示出来,如果你原来的1653是与信号是图像信号,可以这样理解,低频部分极接近原点部分对应于图像平滑变化不大的地方,如背景之类,高频部分对应于图像变化剧烈的地方,如边缘。不知道你变换时的显示形式是怎样,一般0表示暗,1或255表示亮,亮的那块就是你的频域值大罗,如果高频亮就是边缘比较多的地方,但这种变换关系是近似的,不是严格的数学表达,一般图像的书都有相关的介绍。冈萨雷斯的比较好懂

    本文标签:

    频谱图分析的意义

    频谱

    意义

    物理

    展开全文
  • 一、简介 时域和频域是信号的基本性质,这样可以用多种方式来分析信号,每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式,用来分析信号的不同角度称为域。...中标明了1GHz时钟信号的时钟周期和10

    一、语音处理简介

    MATLAB GUI是用户与计算机或计算机程序的接触点或交互方式,是用户与计算机进行信息交流的方式。图形用户界面(Graphical User Interfaces,GUI)则是由窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象(Object)构成的一个用户界面。用户通过一定的方法(如鼠标或键盘)选择、激活这些图形对象,使计算机产生某种动作或变化,比如实现计算、绘图等。本设计基于MATLAB GUI技术,完成了语音信号处理的界面平台,可进行语音的选取、线性预测分析(LPC)、语谱图、频谱等相关波形的显示。这样可以更直观、更方便地分析和处理语音信号,得到用户需要的实验结果。
    具体理论知识参考:基于MATLAB GUI的语音处理界面设计

    二、部分源代码

    function varargout = gui(varargin)
    % GUI MATLAB code for gui.fig
    %      GUI, by itself, creates a new GUI or raises the existing
    %      singleton*.
    %
    %      H = GUI returns the handle to a new GUI or the handle to
    %      the existing singleton*.
    %
    %      GUI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
    %      function named CALLBACK in GUI.M with the given input arguments.
    %
    %      GUI('Property','Value',...) creates a new GUI or raises the
    %      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are
    %      applied to the GUI before gui_OpeningFcn gets called.  An
    %      unrecognized property name or invalid value makes property application
    %      stop.  All inputs are passed to gui_OpeningFcn via varargin.
    %
    %      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one
    %      instance to run (singleton)".
    %
    % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
    
    % Edit the above text to modify the response to help gui
    
    % Last Modified by GUIDE v2.5 23-Apr-2019 15:32:28
    
    % Begin initialization code - DO NOT EDIT
    gui_Singleton = 1;
    gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                       'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                       'gui_OpeningFcn', @gui_OpeningFcn, ...
                       'gui_OutputFcn',  @gui_OutputFcn, ...
                       'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                       'gui_Callback',   []);
    if nargin && ischar(varargin{1})
        gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
    end
    
    if nargout
        [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
    else
        gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
    end
    % End initialization code - DO NOT EDIT
    
    
    % --- Executes just before gui is made visible.
    function gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
    % This function has no output args, see OutputFcn.
    % hObject    handle to figure
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    % varargin   command line arguments to gui (see VARARGIN)
    
    % Choose default command line output for gui
    handles.output = hObject;
    
    % Update handles structure
    guidata(hObject, handles);
    
    % UIWAIT makes gui wait for user response (see UIRESUME)
    % uiwait(handles.figure1);
    
    
    % --- Outputs from this function are returned to the command line.
    function varargout = gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
    % varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
    % hObject    handle to figure
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    % Get default command line output from handles structure
    varargout{1} = handles.output;
    
    
    % --- Executes on button press in pushbutton1.
    function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global aud RecordLength ShowLength FrequencyWindow1 FrequencyWindow2 fs nBits
    global mag idx_last recObj myRecording bit
    
    
    
    
    record(recObj,RecordLength);
    tic
    while toc<.1
    end
    bit = 2;
    while toc<RecordLength
        myRecording = getaudiodata(recObj);
        idx = round(toc*fs);
        while idx-idx_last<.1*fs
           idx=round(toc*fs);
        end
       axes(handles.axes1)
       plot((max(1,size(myRecording,1)-fs*ShowLength):(2^bit):size(myRecording,1))./fs,myRecording(max(1,size(myRecording,1)-fs*ShowLength):(2^bit):end))
       mag = max(abs(myRecording));
       ylim([-1.2 1.2]*mag)
       xlim([max(0,size(myRecording,1)/fs-ShowLength)
       max(size(myRecording,1)/fs,ShowLength)])
       title('声音信号的波形显示');
       ylabel('Signal level(volts)');
       xlabel('Samples');
       drawnow
       idx_last = idx;
    end
    % --- Executes on button press in pushbutton2.
    function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton2 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global aud RecordLength ShowLength FrequencyWindow1 FrequencyWindow2 fs nBits
    global mag idx_last recObj myRecording
    save data.mat aud RecordLength ShowLength FrequencyWindow1 FrequencyWindow2 fs nBits mag idx_last recObj myRecording 
    
    % --- Executes on button press in pushbutton3.
    function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton3 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    
    % --- Executes on button press in pushbutton4.
    function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton4 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    clc,clear,
    close all force;
    
    % --- Executes on button press in pushbutton5.
    function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton5 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global aud RecordLength ShowLength FrequencyWindow1 FrequencyWindow2 fs nBits
    global mag idx_last recObj
    aud = audiodevinfo;
    RecordLength = 15;
    ShowLength = 15;
    FrequencyWindow1 = 0;
    FrequencyWindow2 = 3000;
    fs = 44100;
    nBits = 16;
    mag = 1.05;
    idx_last = 1;
     recObj = audiorecorder(fs,nBits,1);
     if isempty(recObj);
         
     else
         msgbox('语音设备已检测到!!!');
     end
    
    % --- Executes on button press in pushbutton6.
    function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton6 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    
    
    % --- Executes on button press in pushbutton7.
    function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to pushbutton7 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global fs
    load('data.mat')
    sound(myRecording,fs);
    
    
    % --------------------------------------------------------------------
    function Untitled_1_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to Untitled_1 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    global aud RecordLength ShowLength FrequencyWindow1 FrequencyWindow2 fs nBits
    global mag idx_last recObj myRecording bit x3
    x1 = myRecording(max(1,size(myRecording,1)-fs*ShowLength):(2^bit):end);
    N=length(x1);
    x2 = x1-mean(x1);
    x3 = smooth(x2);
    axes(handles.axes1)
    plot(x3,'b-','linewidth',2)
    axis tight
    title('零均值化——平滑滤波')
    
    % --------------------------------------------------------------------
    function Untitled_2_Callback(hObject, eventdata, handles)
    % hObject    handle to Untitled_2 (see GCBO)
    % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
    % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    四、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理(第3版)[M].清华大学出版社,2019.
    [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社,2019.
    [3]宋云飞,姜占才,魏中华.基于MATLAB GUI的语音处理界面设计[J].科技信息. 2013,(02)

    展开全文
  • 参考以下博客: 【傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06】 【通俗讲解:图像傅里叶变换】 【傅立叶变换频谱图怎么看?cccw的问题回答】 我的总结: 1.图2是转换到频域二维可视化的结果,称作频谱图 2....

    2021年10月21日10:24:05
    占坑,这周五图像处理课讲完PPT后填。

    2021年10月22日21:07:55 -> 讲课完毕

    数字图像处理、图像恢复,噪声去除PPT

    图像处理课课件,包含图像恢复、噪声去除部分内容及相关注解
    链接: https://pan.baidu.com/s/1wBfXM0ZrSw3O221GUShVtw  密码: 424w
    --来自百度网盘超级会员V5的分享
    

    分割线


    说明:在准备课件上台讲解的时候,为去除周期性噪声,需在频域上进行操作;所以在网上查看了许多视频博客知乎等,有了初步的理解,现在将收集的资料整理出来,并发布到博客,在网上参考的地方,我会一一给出参考,方便其它同学快速理解将图像从空域到频域转换的这个过程,也提供一些比较好的博文及视频,希望能对你有参考作用!


    1、图像空域到频域的转换

    以下内容来自BILIBILI的一个非常棒的视频:《P04 图像的快速傅里叶变换及其应用,作者:flybirdAI》

    说明:图像和公式来自此视频中的截图,此视频讲的非常的好,清晰明了,对于空域到频域的转换,不涉及代码的话看前28分钟就足够了!

    频域变换一般过程:

    原图->DFT/FFT(正变换)->中心化->频域显示(处理)->去中心化->IDFT/IFFT(反变换)->原图
    

    From Bilibili
    图像高频:亮度或灰度变化激烈的部分,如边缘和轮廓
    图像低频:变化不大或变化较为平缓的地方,如大块的结构

    DFT(离散傅里叶变换):Discrete Fourier transform
    FFT(快速傅里叶变换):Fast Fourier transform

    二维图像(M行N列)
    正变换:
    F ( u , v ) = ∑ x = 0 M − 1 ∑ y = 0 N − 1 f ( x , y ) e − j 2 π ( u x / M + v y / N ) F(u, v)=\sum_{x=0}^{M-1} \sum_{y=0}^{N-1} f(x, y) e^{-j 2 \pi(u x / M+v y / N)} F(u,v)=x=0M1y=0N1f(x,y)ej2π(ux/M+vy/N)

    反变换: f ( x , y ) = 1 M N ∑ u = 0 M − 1 ∑ v = 0 N − 1 F ( u , v ) e j 2 π ( u x / M + v y / N ) f(x, y)=\frac{1}{M N} \sum_{u=0}^{M-1} \sum_{v=0}^{N-1} F(u, v) e^{j 2 \pi(u x / M+v y / N)} f(x,y)=MN1u=0M1v=0N1F(u,v)ej2π(ux/M+vy/N)

    其中下式为欧拉公式:
    e j θ = cos ⁡ ( θ ) + j sin ⁡ ( θ ) e^{j \theta}=\cos (\theta)+j \sin (\theta) ejθ=cos(θ)+jsin(θ)

    频域分析就是对F(u,v)进行操作:
    在这里插入图片描述
    由于共轭对称性:可对FFT变换的结果再进行FFT变换得到IFFT(I指的是反变换,IFFT反快速傅里叶变换,将图像从频域转换到空域)

    注:傅里叶谱通过对log(1+F|(u,v)|)表示,另外自行频率分析时,也往往将频率窗口移动窗口中心处。

    FFT还可以做卷积:

    1. 将图像和卷积模板都进行正变换到频率域
    2. 将两者在再频域直接进行相乘运算
    3. 再反变换到空间域作为输出

    频域变换过程时刻牢记下图:
    在这里插入图片描述


    分割线

    如果深入理解后,可以观看3Blue1Brown的视频:【官方双语】形象展示傅里叶变换


    2、代码实现傅里叶变换

    代码:【原文博客:python的numpy库和cv2库实现图像傅里叶变换】

    # writer:wojianxinygcl@163.com
    
    # date  : 2020.3.30 
    
    # 原文地址 : https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12530172.html
    
    
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    
    def fft_cv(img):
        """
        用cv进行傅里叶变换
        :param img:
        :return:
        """
    
        # 傅里叶变换
    
        dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
    
        dftshift = np.fft.fftshift(dft)
    
        res1 = 20 * np.log(cv2.magnitude(dftshift[:, :, 0], dftshift[:, :, 1]))
    
        # 傅里叶逆变换
    
        ishift = np.fft.ifftshift(dftshift)
    
        iimg = cv2.idft(ishift)
    
        res2 = cv2.magnitude(iimg[:, :, 0], iimg[:, :, 1])
    
        # 显示图像
    
        plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image')
    
        plt.axis('off')
    
        plt.subplot(132), plt.imshow(res1, 'gray'), plt.title('Fourier Image')
    
        plt.axis('off')
    
        plt.subplot(133), plt.imshow(res2, 'gray'), plt.title('Inverse Fourier Image')
    
        plt.axis('off')
    
        plt.show()
    
    
    def fft_numpy(img):
        """
        用numpy对图像进行傅里叶变换
        """
        # 傅里叶变换
    
        f = np.fft.fft2(img)
    
        fshift = np.fft.fftshift(f)
    
        res = np.log(np.abs(fshift))
    
        # 傅里叶逆变换
    
        ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
    
        iimg = np.fft.ifft2(ishift)
    
        iimg = np.abs(iimg)
    
        # 展示结果
    
        plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image')
    
        plt.axis('off')
    
        plt.subplot(132), plt.imshow(res, 'gray'), plt.title('Fourier Image')
    
        plt.axis('off')
    
        plt.subplot(133), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Inverse Fourier Image')
    
        plt.axis('off')
    
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 读取图像
        img = cv2.imread('LENA256.BMP', 0)  # 读取灰度图
        fft_numpy(img)  # 使用numpy进行变换
        # fft_cv(img)   # 使用cv进行变化
    
    
    Lena标准测试图: https://pan.baidu.com/s/1FGAYFsNaPR7XuKbL6aTnhQ  密码: m19a
    --来自百度网盘超级会员V5的分享
    

    结果:
    在这里插入图片描述


    3、如何分析频谱图,知识点总结:

    参考以下博客:

    1. 【傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06】
    2. 【通俗讲解:图像傅里叶变换】
    3. 【傅立叶变换频谱图怎么看?cccw的问题回答】
      在这里插入图片描述

    我的总结:

    1.图2是转换到频域二维可视化的结果,称作频谱图

    2.由于频谱动态范围很大,所以用log变换降低频谱的动态范围

    3.图1为空域:f(x, y) , 图2为频域:H(u, v),中心化之后的结果,频谱图的正中心点为H(0,0),图像大小与原图相同

    4.图1和图2相同位置的点没啥直接的对应关系,右边的每一个点可以理解为所描述的是一种平面波,它是构成左边图无数个波面中的一个,它与左边的每一个点都相关

    一个曲面可以有很多个正弦平面波组成,二维正弦平面波,可以用以下4个参数来描述它:频率、幅度、相位、方向

    所有波都可以用多个正弦波叠加;波又可以通过频率、幅值和方向来表示(频谱图中相位信息被舍弃)

    5.图2中的每一个点:
    它到中点的距离描述的是频率
    中点到它的方向是构成平面波的方向
    那一点的灰度值描述的是它的幅值

    6.频谱图里面描述的信息有:频率f,振幅A,方向n

    7.每一个频谱图中的点它不是实数,是一个虚数,a+bi,为二维可视化,计算的是它的绝对值

    8.点点越亮代表这个数值越大,点点越暗代表这个数值越小(幅值的大小)


    2021年11月02日16:35:09===========================带通/带阻滤波器===========================

    带通/带阻滤波器

    如下图所示,左图是被周期性正弦噪声所污染的图像,右图是去噪后的结果,想要在空域去除这样的噪声是很困难的,但是在频域上确能很轻松的进行操作。
    在这里插入图片描述

    带阻滤波器可以移除图像中特定的频率范围,从而很轻松的去除周期性噪声。

    简单解释带阻滤波器以及带通滤波器:

    • 带阻滤波器:带阻,阻就是阻止,阻止特定的频率范围通过
    • 带通滤波器:带通,通就是通过,只允许特定的频率范围通过

    由上简单的定义可知,带阻滤波器和带通滤波器可以相互转换,是一种互补的关系,带阻滤波器取反就是带通滤波器,带通滤波器取反就是带阻滤波器。

    理想的带阻滤波器定义如下:

    H ( u , v ) = { 1  if  D ( u , v ) < D 0 − W 2 0  if  D 0 − W 2 ≤ D ( u , v ) ≤ D 0 + W 2 1  if  D ( u , v ) > D 0 + W 2 H(u, v)=\left\{\begin{array}{ll} 1 & \text { if } D(u, v)<D_{0}-\frac{W}{2} \\ 0 & \text { if } D_{0}-\frac{W}{2} \leq D(u, v) \leq D_{0}+\frac{W}{2} \\ 1 & \text { if } D(u, v)>D_{0}+\frac{W}{2} \end{array}\right. H(u,v)=101 if D(u,v)<D02W if D02WD(u,v)D0+2W if D(u,v)>D0+2W
    【参考博客】:数字图像处理与python实现-带通滤波器
    带阻滤波器,如下图3(第二排第一个),理想的带阻滤波器的定义如上,D(u,v)为频域中任意一点到中心点的距离,D0代表带阻滤波器的半径(从中心到带阻滤波器第一个内圈和第一个外圈之间的中间位置),W代表带阻滤波器的带宽(内圈到外圈的距离),上述公式代表的就是带阻滤波器,含义就是带阻滤波器带宽范围内的部分:不允许它通过,带阻滤波器带宽范围外的地方保持不变,可视化的结果如下图3。

    在这里插入图片描述
    图像从上到下,从左到右分别表示图1:周期性正弦噪声污染的图像;图2:图1转换的频域的结果;图3:理想带阻滤波器;图4:在频域去除周期性噪声后转换到空域的结果

    如何使用带阻滤波器

    1. 将图像1转换到频域,如图2,图1周期性正弦噪声在频域可视化的结果,表现在图2上就是围绕中心一圈分布均匀亮亮的8个小点点
    2. 去掉周期性噪声,就是去掉这些小点点
    3. 设计合适的带阻滤波器,如图3,黑色部分设为0,白色部分设为1,与图2的大小相同,两幅图像进行哈达玛积(对应点相乘)->得到结果(带阻滤波器带宽上的点都被置为0了,周期性噪声点在带宽内也被置为0,消除掉了)
    4. 然后将第三步去噪后的结果,通过IFFT反快速傅里叶变换还原到空域,得到最终结果图4
    展开全文
  • 该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼就是正弦包含频率是20hz,20.5hz,40hz,采样频率fs是100hz,分析栅栏效应,先是128个点fft,补零到512个点进行fft,再512个点fft。程序是这样的:N1=128;N2=512;fs=100;...

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼

    就是正弦包含频率是20hz,20.5hz,40hz,采样频率fs是100hz,分析栅栏效应,先是128个点fft,补零到512个点进行fft,再512个点fft。程序是这样的:

    N1=128;N2=512;

    fs=100;f1=20;f2=20.5;f3=40;

    n1=0:N1-1;n2=0:N2-1;

    xn1=sin(2*pi*f1*n1/fs)+sin(2*pi*f2*n1/fs)+sin(2*pi*f3*n1/fs);

    xk11=fft(xn1,N1)

    mxk11=abs(xk11(1:N1/2));

    figure(1);

    subplot(211);plot(n1,xn1);

    xlabel('n');title('x(n)   0<=n<127');axis([0,128,-3,3]);

    k1=(0:N1/2-1)*fs/N1;

    subplot(212)

    plot(k1,mxk11);

    xlabel('频率   单位Hz');title('X1(k)的幅度谱');

    xn2=[xn1,zeros(1,N2-N1)];

    xk12=fft(xn2,N2);

    mxk12=abs(xk12(1:N2/2));

    figure(2);

    subplot(211);plot(n2,xn2);

    xlabel('n');title('x(n)   0<=n<=511');axis([0,512,-3,3]);

    k2=(0:N2/2-1)*fs/N2;

    subplot(212);

    plot(k2,mxk12);

    xlabel('频率   单位Hz');title('x1(k)补零后的幅度谱');

    xn3=sin(2*pi*f1*n2/fs)+sin(2*pi*f2*n2/fs)+sin(2*pi*f3*n2/fs);

    xk2=fft(xn3,N2);

    mxk3=abs(xk2(1:N2/2));

    figure(3);

    subplot(211);plot(n2,xn3);

    xlabel('n');title('x(n) 0<=n=511');axis([0,512,-3,3]);

    k3=(0:N2/2-1)*fs/N2;

    subplot(212);

    plot(k3,mxk3);

    xlabel('频率 单位Hz');title('512点有效数据的幅度谱');

    我看不懂的是

    xk11=fft(xn1,N1)

    mxk11=abs(xk11(1:N1/2));(这个是什么意思?)

    和k1=(0:N1/2-1)*fs/N1;(为什么是二分之一得N1呢?)

    展开全文
  • I am working on speech recognition using neural network. To do so I need to get the spectrograms of those training audio files (.wav) . How to get those spectrograms in python ?解决方案There are ...
  • 应用Matlab对图像信号进行频谱分析及滤波选取一张彩色图片,建议把像素设置成200*200,提取图像的灰度值,并显示出灰度图像;在图像中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号),画出加入噪声信号后的灰度图像...
  • DFT信号频谱分析

    2021-04-24 02:11:39
    一,实验名称: DFT 的频谱分析 二,实验目的:1. 加深对 DFT 原理的理解,熟悉DFT 的性质。2. 掌握离散傅里叶变换的有关性质,利用Matlab 实现DFT 变换3. 深刻理解利用 DFT 分析信号频谱的原理,分析实现过程中出现...
  • 频谱分析阶次

    2021-04-20 03:29:56
    图 4-24 是某设备每转采样 128 个点,最大阶比为 64 的振动噪声转速阶比谱阵图 2.三维时间谱阵 机组正常运行时,不同时刻的振动信号也对应有反映转子频域.........§ 1-3 周期信号的频谱分析频谱图的概念为...
  • 利用Matlab绘制正弦信号的频谱图并做相关分析一、作业要求:1、信号可变(信号的赋值、相位、频率可变);2、采样频率fs可变;3、加各种不同的窗函数并分析其影响;4、频谱校正;5、频谱细化。二、采用matlab编写如下...
  • 利用DFT分析模拟信号频谱实验五 利用DFT分析模拟信号频谱一、实验目的应用离散傅里叶变换DFT分析模拟信号x(t)的频谱,深刻理解利用DFT分析模拟信号频谱的原理、分析过程中出现的现象及解决方法。二、实验原理连续...
  • 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...
  • 频谱分析的作用

    千次阅读 2021-02-05 08:33:54
    标签:首先补充:randn()函数用来产生正态分布的随机数或矩阵conj()函数用来求负数的共轭:...首先看一下频谱分析下,频谱图像展现的特征:x = sin(2*pi*50*t)的原图和频谱图:代码:1 clear;2 clc;3 t = 0:0.001:0....
  • 在命令窗口输入doc fft... %FFT分析 % Plot single-sided amplitude spectrum. plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)') xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('|Y(f)|') 取消 评论
  • 知乎上有几个比较好的讲解傅里叶变换的文章:傅里叶分析之掐死教程(完整版)通过这些文章都能对频谱有大致了解,但等你自己坐下了,要对一个信号进行频谱分析时,你会发现好多细微的问题其实并没有注意,下面,将讲讲...
  • 利用matlab怎样进行频谱分析

    千次阅读 2020-12-19 21:55:46
    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...
  • I have a program in MATLAB which I want to port to Python. The problem is that in it I use the built-in spectrogram function and, although the matplotlib specgram function seems identical, I'm getting...
  • 怎么用matlab画出信号频谱分析图

    千次阅读 2021-02-07 02:36:53
    %FFT分析 % Plot single-sided amplitude spectrum. plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)') xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('|Y(f)|') 全部 00分享举报
  • 如何理解 图像傅里叶变换的频谱图

    千次阅读 2021-03-23 17:55:03
    本文转载于松下J27,原文分为三章讲解,在此合并转载 文一:https://blog.csdn.net/daduzimama/article/details/80109139...如何理解 图像傅里叶变换的频谱图1、周期性2、高低频率的分布3、频谱图的能量分布4、纵横“交
  • 文章编号:1672-2477(2006)01-0019-05基于LabVIEW与单片机的频谱分析仪的实现汪铁保,陈跃东(安徽工程科技学院电气工程系,安徽芜湖????241000)摘要:介绍了用单片机实现数据采集,LabVIEW作为开发平台实现数据通信,并...
  • 频谱图 js+canvas

    2021-07-22 15:28:12
    使用到了Colormap,来用数据对应颜色,在画布上显示 其中碰到了一些坑,canvas的画布大小属性和style设置的不是同一个东西,这个和svg的一样 <button>+1 绘制</button>...canvas id="myCanvas" style...
  • 专业知识整理分享利用Matlab绘制正弦信号的频谱图并做相关分析一、作业要求:1、信号可变(信号的赋值、相位、频率可变);2、采样频率fs可变;3、加各种不同的窗函数并分析其影响;4、频谱校正;5、频谱细化。二、...
  • Matlab—频谱分析作图

    2021-11-29 20:12:57
    title("15Hz正弦波频谱(采样频率50Hz)",'FontWeight','bold') grid on set(gca,'GridLineStyle',':','GridColor','k', 'GridAlpha',1) subplot(4,2,3) plot(t1,y22,'b','LineWidth',1.2) hold on stem(t(1:l),y2...
  • 如何画出频谱图 matlab

    万次阅读 2021-01-14 17:17:25
    如何画出频谱图 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...
  • SpectrumView是一款音频频谱分析软件,可以帮助用户分析音频,SpectrumView提供了傅立叶变换(FFT)显示、可变标记等功能,更方便用户使用,有需要可以下载。SpectrumView是一款音频频谱分析软件,可以帮助用户分析...
  • 某振动传感器可以通过蓝牙将测量的设备振动信号传输到手机,现需要对采集到的数据进行分析,并绘制趋势图、数据分布图和频谱图。 振动传感器的采样频率为12.8KHz(采样间隔为 1e6/12800=78.125微秒),每秒钟最多可以...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 22,640
精华内容 9,056
关键字:

频谱图如何分析