精华内容
下载资源
问答
  • 用MATLAB测量信号频谱教学大纲 实验题目 用MATLAB测量信号频谱周期信号频谱2学时非周期信号频谱2学时 实验目的 掌握信号频谱的定义理解非周期信号频谱密度的概念 加深对周期信号频谱特点的了解 研究矩形脉冲周期和...
  • 信号频谱理解 (转)

    千次阅读 2015-03-06 13:54:27
    一、什么是信号的频谱,及信号频谱图怎么理解? 简单地说,任何信号(当然要满足一定的数学条件,但是说多了又不好懂了,所以先不提),都可以通过傅立叶变换而分解成一个直流分量(也就是一个常数)和若干个...

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62dea9300100vgxb.html


    一、什么是信号的频谱,及信号频谱图怎么理解?

    简单地说,任何信号(当然要满足一定的数学条件,但是说多了又不好懂了,所以先不提),都可以通过傅立叶变换而分解成一个直流分量(也就是一个常数)和若干个(一般是无穷多个)正弦信号的和。
    每个正弦分量都有自己的频率和幅值,这样,以频率值作横轴,以幅值作纵轴,把上述若干个正弦信号的幅值画在其所对应的频率上,就做出了信号的幅频分布图,也就是所谓频谱图。
    另外还有相频分布,但其意义不大。

     
     

    二、为什么要研究信号的频谱?

    1 频率是信号的一个特有属性 
    2 不同系统对不同频率的信号表现出来的特性是不一样的 所以要知道这个信号的频率成分 这样在设计系统的时候 才能更好的处理 信号 让信号的失真最小 
    3 一般的信号都是不同频率信号的叠加 研究信号的频率 可以更好的了解 信号的特点 
    4 在信号采样的情况下 要知道信号的最高频率 这样才能利用奈奎斯特法则对信号进行 正确的采样
    展开全文
  • 求不同类型信号频谱理解与总结

    千次阅读 2019-10-21 09:45:17
    而频域的处理主要涉及到的就是频谱分析,频谱信号在频域上的波形,也是信号的特征,频谱分为幅度谱和相位谱,分辨描述信号的强度和相位,将两者结合即是频谱。对于频域的变换并不是简简单单一个公式就能求得处理,...

    一些信号在时域上是很难进行处理,所以需要变换到时域进行处理。而频域的处理主要涉及到的就是频谱分析,频谱是信号在频域上的波形,也是信号的特征,频谱分为幅度谱和相位谱,分辨描述信号的强度和相位,将两者结合即是频谱。对于频域的变换并不是简简单单一个公式就能求得处理,不同类型的信号对应不同的频域变换公式。我们只是简单的给出基本公式和概念,具体求法和常用函数的频谱需要自己去书上学习。

    目录

    1. 周期连续信号的频谱分析–傅里叶级数(FS)
    2. 非周期连续信号的频谱分析–傅里叶变换(FT)
    3. 序列傅里叶变换的频谱分析–离散时间傅里叶变换(DTFT)
    4. 周期离散序列的的频谱分析–离散傅里叶级数(DFS)
    5. 有限长离散序列的的频谱分析–离散傅里变换(DFT,FFT)
    6. 总结

    周期连续信号的频谱分析–傅里叶级数(FS)

    在这里插入图片描述
    我们将公式里面的w换成w1,就可以得到w1和f(t)之间的关系,即为频谱。下面为指数函数的傅里叶级数,参考地址:https://wenku.baidu.com/view/88dbaf86185f312b3169a45177232f60dccce749.html

    在这里插入图片描述

    非周期连续信号的频谱分析–傅里叶变换(FT)

    下图参考:https://blog.csdn.net/falomsc/article/details/84999262
    在这里插入图片描述
    下面给出矩形非周期连续函数的傅里叶变换,下图参考:https://blog.csdn.net/Einstellung/article/details/77579386
    在这里插入图片描述

    序列傅里叶变换的频谱分析–离散时间傅里叶变换(DTFT)

    DTFT表示的并不是完全的离散信号,只是在不同时间进行取点得到的在时间上离散但是在波形上连续的信号。它在时间上是离散的,所以需要对原来的公式进行改动,将连续时间t用n来表示。其公式为:
    在这里插入图片描述
    我们给出连续和离散信号的傅里叶变换的频谱图,参考:https://wenku.baidu.com/view/cc57d363900ef12d2af90242a8956bec0875a522.html
    在这里插入图片描述

    周期离散序列的的频谱分析–离散傅里叶级数(DFS)

    其定义以及一个简单的例子如下,参考:https://wenku.baidu.com/view/3029672db4daa58da0114a09.html
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    有限长离散序列的的频谱分析–离散傅里变换(DFT,FFT)

    DFT和FFT可以理解为一个东西。DFT是根据信号的离散性进行傅里叶变换的最基本的结果,而我们进行频谱分析需要用到计算机处理。DFT的计算量非常大,计算机运行会非常慢。这时FFT应运而生,他是DFT的一种快速算法,将DFT的特征进行分析,找出规律并分解运算,其中包括,地址运算,蝶形运算等。由于计算机只能处理离散信号,同时FFT的计算量相对较小,所以应用广泛,它的全称是快速傅里叶变换。
    在这里插入图片描述
    DFT和FFT的基本公式一样。下面给出一个FFT得到的频谱图。
    在这里插入图片描述

    总结

    频谱是信号频域的特征。而时域信号和频域信号的频谱是有一定的对应关系的。下图为傅里叶变换的几种形式。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    参考书目:
    《信号与系统》第三版 张晔
    《数字信号处理》第四版 程佩青

    展开全文
  • 2、由于采样后得到信号频谱,是将原始模拟信号频谱中,低于fs/2的部分和高于fs/2的频谱混叠在一起,而且呈周期出现。因此我们看到的DFT(FFT是其快速计算方法,含义相同)不一定是真实的频谱。只有在采样率高于...

    1、因为周期T1信号可以表示为各级高次不同频率的信号(正余弦或者指数)叠加。

    但是,我们通常接触的都是数字信号。数字信号是对原始模拟系统采样而得到的。

    2、由于采样后得到信号的频谱,是将原始模拟信号的频谱中,低于fs/2的部分和高于fs/2的频谱混叠在一起,而且呈周期出现。因此我们看到的DFT(FFT是其快速计算方法,含义相同)不一定是真实的频谱。只有在采样率高于模拟信号包含频率的最高频率的两倍,我们看到的才是真实的频谱。这个要求采样率高是容易理解。

    e84105ad54cd4f3714d2b2bd15aa6896.png

    对于上图中,采样率30Hz,而模拟信号f1=10Hz采集的结果,如红色数据。与,模拟信号f2=40hz,采集结果是一样的。当我们只看到AD采集的信号是红色的信号,我们不知道真实的信号是10Hz,还是40Hz的,甚至更高的频率比如f=30*n+10,其中n>1。

    因此频率混跌是这样发生的:1、2、3..倍于采样率的信号,采样值是一样的,因此傅里叶频谱看上去也是又回到0频率。高于采样频率的原始信号中的频率,又回到的原点附近,f1-n*fs。其实不是回到了0频率而是叠加到了0频率上,就如同在极坐标中,0度和2

    位置一样。后续用Z变换则直接用单位圆表示频谱特性了。
    总之,采样导致周期性频谱。

    离散傅里叶变换,把单位圆上的频谱(高低频混跌了频谱)周期性的展开,就是我们看到的频谱。因此经过采样的周期信号频谱是混叠的和周期的(周期为Fs)。

    因为采样导致周期性频谱,那高频混跌到低频怎么办?(1)提高采样率,把周期拉开呀,所以我们常常采用高采样采集卡。这样万一信号中混入高频噪声被容易看清楚。(2)采样前就用模拟滤波器把高频滤掉,称为抗混叠滤波器,不关心这个高频,就不让它添乱了。

    3、DFT(通常采用FFT快速计算方法)的结果,是一个周期的结果。也就是N点的采集数据,输出N点的结果对应0~fs。因此FFT结果,数据点间隔对应的频率间隔是fs/N,也就是第一点是0,第二点是fs/N,第3点是2*fs/N,第k点是(k-1)*fs/N。其中有效范围是0~fs/2范围。

    53d66319ab9277c9c7d5a8f7f499efb8.png

    matlab中,fft()函数的结果是个复数,取绝对值表示幅值。非零频率的幅值为fft结果,除以二分之一点数(N/2),可以得到正确的幅值,0频率直接除以点数N。

    4、对于离散序列,我们实在懒得因为采样率不同,每个数据用不同的频率表示。因此我们都把周期用2π表示。这个2π的含义就是采样率。采样后离散序列的频谱是以2π为周期的,也是以fs为周期的。有了这二者的等价关系,我们就可顺利地在离散序列和被采样的模拟原始信号频率之间互相理解和换算。我们常把角频率归结为2π周期(角频率为横轴),或者频率fs=1(频率为横轴),称为归一化频率。

    5、傅里叶变换主要是理解其含义和概念,它们之间的严格逻辑关系并不重要。比如连续周期信号用傅里叶级数(FS)表示,因为其FT无限大不能表示。非周期连续信号用傅里叶变换(FT)表示,因为其FS无限小,为0,不能表示。对连续非周期信号数据片段采样的离散时间傅里叶变换(DTFT),因为被采样所以是具有周期性频谱特性的FT。离散周期信号-DFS(离散傅里叶级数)表示,因为它的频谱是离散的(因为时域是周期的)且周期的(因为被采样过)。离散数据片段用DFT(离散傅里叶变换),DFT是经过人为周期延续,并借用DFS的概念,再截取DFS结果的一个周期,本质上DFT也是一个人为的行为,所以没有必要严格思考DFS与DFT之间的逻辑变换的严密性。

    展开全文
  • 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
  • 在实际工作中发现实信号的频谱谱线有两根(正负谱线),而复信号频谱谱线只有一根,针对这个问题进行了理论分析。 单边带信号可以提高频谱占用率。 1.傅里叶变换概念理解 傅里叶变换公式如下所示: 使用正弦...
  • 复数信号同理也可以由无数不同频率基波信号叠加,只不过实数部分由实数信号叠加,虚数部分由虚数信号叠加,总的再分别把实数部分基波信号和虚数部分基波信号分别拆分成ejw和e-jw表示,这样的结果就是复数信号的双边...
  • 离散信号频谱分析

    千次阅读 2016-11-07 18:34:27
    在时间域上的信号x所包含的信息量和频域上的信号y信息量等价,可以理解满足x->y同时满足y->x,中间的这个过程就是傅里叶变换和傅里叶反变换 在频域上抽样得到DFT变换 对频域进行扩展,得到z变换 对一个离散序列
  • 信号频谱之正弦信号和复信号

    千次阅读 2020-05-26 15:18:15
    信息传输的过程就是信号变换和处理的过程,如何观察这个过程信号发生的变化:一种方法是在时域观察信号波形的变化,另一种方法是在频域观察信号频谱的变化。  任何复杂的信号都可以分解成一系列不同频率的基本信号...
  • 使用python 实现时间序列信号频谱、倒频谱以及功率谱 ,资源中以振动信号为例,并封装了相应的函数,可以见我的博客,马上就能理解
  • XILINX FPGA数字信号处理——5、离散傅里叶变化原理及信号频谱分析实现 连续时间、连续频率——连续傅里叶变换 时域连续函数造成频谱是非周期的谱,而时域的非周期造成频谱是连续的谱。 连续时间、离散频率——...
  • 揭开脉冲信号频谱的面纱 在信号处理中,脉冲信号是一种非常重要的信号,在许多的场合都有应用。因此,无论是在信号与系统课程中,还是在数字信号处理课程中,都有大量的篇幅分析脉冲信号时域及频域的特性。 一般...
  • 数字信号处理入门基础...本文给出了一种在复平面内用图形分析的方法进行信号频谱分析的方法,详细地分析了数字频率与模拟频率之间的关系,同时很好的解释了频谱混叠现象。 看完后如有观点或新的理解,希望多多交流!
  • 信号的频域分析方法多种多样,这里针对较为常见的(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析)集中进行说明。...括号:信号的各种时域分析方法的理解 Mr.括号:能量信号和功率信号的分别 文章如要转载请私信...
  • 本课件详细介绍了UWB频谱分析的方法,对深入理解UWB技术具有很好的参考作用
  • 信号频谱分析,加噪降噪处理

    千次阅读 2020-01-09 23:02:38
    (2) 语音信号频谱分析,使用FFT分析信号频谱,观察语音信号的频域特性。 (3) 语音信号变换:快放,慢放,叠加噪声等。 (4) 根据频谱分析结果设计带通滤波器,对语音信号进行降噪过滤 二、分析: 1.通...
  • 今天学习将时域信号通过FFT转换为频域信号之后,将其各个频率分量的幅值绘制成图,可以很直观地观察信号频谱。重点理解FFT变换的过程。 程序来自参考书《Python科学计算》 import numpy as np import pylab as pl ...
  • 信号频谱

    千次阅读 2019-09-30 09:58:26
    身为一名通信专业出生的我,居然淡忘了信号的基本知识,今天带大家回顾一下,通俗易懂。 信号(singal)简介 我们在生活中经常遇到信号。比如说,股票的走势图,心跳的脉冲图等等。在通信领域,无论是的GPS、手机语音...
  • Griffin Lim算法利用frame之间相位的约束来实现迭代收敛,可以在缺乏原始相位信息的基础上利用频谱重构出语音信号。 以下是G-L算法的大致思路: 由频谱我们已经有了Amplitude矩阵A1A_{1}A1​,随机初试化一个相位...
  • 关于信号频谱分析

    千次阅读 2020-03-26 13:27:09
    刚开始我不是很理解频谱图是如何形成的,后来理解了之后觉得下面这幅图可以帮助小白理解了。一个信号可以分解为不同频率的正弦波,从正面看我们看到的是它的时域波形图,从侧面看横坐标就变成了频率,即为频谱...
  • 声学信号频谱图分类(十三)

    千次阅读 2020-01-16 10:57:17
    频谱图在机械故障诊断系统中用于回答故障的部位、类型、程度等问题。是分析振动参数的主要工具。 在实际使用中,频谱图有三种,... 声音信号从时域转换为频域时,如果纵坐标幅度单位是电压mV,转换后幅度单位也是...
  • 我其实早已经学完了数字信号处理,只不过今天一个简单的其他学校的代码问题遇到了挫折,于是深夜想赶紧把这个问题整理下来,虽然基础,但是怕忘记所以为了以后再次忘记进行查验...2f0,否则由于离散化处理造成频谱周期化
  • 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。
  • 应用FFT对信号进行频谱分析 一、 实验目的 ...3、了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题,以便在实际中正确应用FFT。 二、实验原理与方法 一个连续信号的频谱可以用它的傅立叶变换表示为
  • 1. 周期信号的单边频谱 三角函数形式的傅里叶变换 任何周期信号都可以表示成无穷多个正弦和余弦函数之和,称为傅里叶级数或傅里叶展开。 2. 周期信号的双边频谱 指数形式的傅里叶变换 双边频谱中正、负频率...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 9,988
精华内容 3,995
关键字:

信号频谱的理解