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周期傅里叶变换信号的频域
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我一直在做一个通过声波发送数据的项目。我实现这一点的方法是在频域中对数据进行脉冲编码，然后创建一个包含该信息的独特声波。0.1, 0.1)plt.ylabel('Amplitude')plt.show() 在此之后，这给出了一个表示频域的图plt.axis([-0.1, 2500, -0.1, 1])plt.show()
#e
浏览 16提问于2021-08-01得票数 0
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我知道两个信号的卷积的傅里叶变换是它们的傅里叶变换(convolutional theorem)的逐点乘积。我想知道的是，在已知的情况下，卷积可以有意义地应用于频域中的傅立叶变换信号(例如，时间序列或图像)，以充当滤波器，而不是与方阵相乘。此外，是否有增加时域大小的滤波器的已知应用，即在频域中的矩阵是矩形<em
浏览 14提问于2020-06-23得票数 0
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我想要计算三维数字阵的离散傅里叶变换。我使用的是numpy.fft.rfftn函数，但是它的输出有不同的输入维数，如何解决这个问题呢？这是我的密码：>>> (9997, 50, 50)np.shape(img_spectrum)非常感谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-10-03得票数 0
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利用matlab中的Music算法估计GPR echo信号到达的时间，利用傅里叶变换的对偶性。
首先对得到的信号进行快速傅立叶变换，然后将这些作为参数传递给pmusic函数，在频域上仍能得到结果。
浏览 3提问于2013-01-23得票数 0
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从频域到时域
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基于我的和在GitHub上。我设法检测出我的样本主要频率是多少。但正如Zaph所说，切断整个样本是愚蠢的。我的问题是，如果我已经将样本从时间域转换为频域，那么我如何返回并将频率转换为时域呢？我的进场时间->频率 err = AudioConverterConvertBuffer(convert
浏览 4提问于2014-02-20得票数 1
我在尝试理解脉冲响应是如何在频域中工作的。我的意思是，我们通常使用Z变换将信号从时域转换到频域，但我想知道它是如何工作的有什么实际意义或例子吗？我在这里找到了关于脉冲响应的一个有用的解释：
有人能帮我解释一下我的问题吗？
浏览 0提问于2014-03-28得票数 1
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非周期信号的傅里叶变换
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我试图计算python中非周期数据的Fourier变换，我的意思是非周期性的。通常我们使用的是定期数据：y=[1,0,2,0,1,0,1,0]from scipy.fft import fft, fftfreq, fftshift
用它我们可以很容易地用scipy fft计算傅里叶变换，
浏览 23提问于2022-04-21得票数 0
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我正在寻找一种方法来了解燃料在一定时间范围内发生的事件，可能是一天或一个月，等等。如果消费像上面的图片将是容易的。考虑到我有错误的数据，我需要提供燃料和可能的燃料，这些数据可能会上升或下降。我可以看到，这些突然的变化是假的，因为它总是达到原来的价值，主要的问题是，我不知道它们将保持假多长时间。可能只是一个点或n点的缺点。
那么，如何检测这些事件(助长和可能的盗窃)，将错误计数为事
浏览 0提问于2016-10-18得票数 2
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方波频率表示法
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这是信号的新手，我对方波的频率表示感到困惑。如果我错了，请纠正我，周期方波是由奇次谐波正弦波组成的，它是基频的倍数，在频域中，这只表示基频的每个奇数倍的递减脉冲。正弦函数与方波有什么关系？方波的正确频谱表示是什么？谢谢!
浏览 3提问于2016-02-28得票数 0
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我已经在Matlab中对时间序列波形执行了fft (快速傅立叶变换)，但我似乎在傅立叶变换图中实际上有一个奇怪的波形，尽管有尖峰，这个波形看起来只在时域中才能看到。有没有编程上的原因导致这种情况发生？
浏览 0提问于2009-12-17得票数 1
通过在16x16数据集中设置某些模式的真实分量，我正在手动初始化2d频域中的状态。然后我执行一个2d IDFT来获取真实的域数据。这一切都如预期的那样起作用。然后，我对实际域数据执行DFT，以返回(应该是)与我手动初始化的相同的频率模式。然而，他们回来的时候，他们的振幅减半，他们的垂直频率“镜像”。+ 0iK4，0：2 + 0ik13，0：4 + 0i
k14，0
浏览 2提问于2020-09-17得票数 1
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FFT输出的值意味着什么？当我这样做的时候，它给了我非常微小的结果，比如0.00004231，甚至2.41233e-7，有时是2.41233e-12。这些价值观意味着什么？我的想法是： 1: x
浏览 1提问于2017-04-06得票数 5
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简单的问题：
在Matlab中绘制出具有一定分辨率的二维高斯函数。我用方差或西格玛= 1.0进行测试。我想把它与FFT(高斯)的结果进行比较，它应该会产生另一个方差为(1.S)的高斯。由于我正在使用sigma = 1.0进行测试，所以我认为我应该得到两个等价的2D内核。我想把它与FFT(高斯)的结果进行比较，它应该会产生另一个方差为(1.S)的高斯。/2, -cols/2, 0]); % shift back to center, for compa
浏览 3提问于2015-06-19得票数 4
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我试图使用librosa库来计算我的时间序列的MFCC。所述时间序列直接来自以50 Hz采样率从设备收集的数据。有人能帮我澄清一下n_fft、hop_length、win_length和window的价值吗？他们的意思呢？
提前感谢
浏览 1提问于2017-06-10得票数 1
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我有一个随机产生的光谱，其中x轴代表角频率，y代表强度。频谱以某种频率值为中心，这通常被称为信号的中心频率(图片上的蓝色图)。我想对数据执行IFFT到时域，切割它有用的部分用高斯曲线，然后FFT回到原来的领域。我的问题是，在IFFT(FFT(信号))之后，中心频率丢失了:我按形状返回频谱，但它总是围绕0(橙色图)。目前，我对此的解决方案非常糟糕:我缓存原始x轴，并在FFT调用时恢复它。这显然有很多缺点，我想加以改进。下面我介绍了一个演
浏览 4提问于2020-02-13得票数 4
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有没有人能用简单的英语解释一下正交频分多址的工作原理和优点，避免使用“傅立叶”？我对许多使用“傅立叶”来解释的东西的描述感到完全困惑。(或者，如果有人能让“傅立叶”的东西更清楚地理解……)
浏览 30提问于2016-08-03得票数 0
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我对matlab和信号处理非常陌生，但我正在做一个项目，而且我被困住了。我的目标是做一个带通快速傅里叶变换(FFT)滤波器，切断频率为0.5赫兹和3赫兹的实际信号。我的输入信号是一个信号采样ad 405 ad和约35000个样本。我的实现如下所示：filtered = bandpass(fft(zFiltered), [0.5 3], sampling_frequency);
res=
浏览 1提问于2021-03-05得票数 0
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正如主题所说，当绘制FFT的实部和虚部时，对称性意味着什么？聚类是否意味着数据中的周期性？我之所以这样问，是因为我做了一个用神经网络预测太阳黑子计数的项目，并且必须找到数据的周期性(并使用了有效的FFT )。
有人建议我看一下实部和虚部的图表，但我不明白我在看什么。
浏览 5提问于2010-11-29得票数 3
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我有一个实信号，我想要进行傅里叶变换，在频域计算解析信号，然后再进行变换。显而易见的解决方案是将fftw_complex归零，然后将复杂转换为复杂，但是，出于性能/内存的原因，我想避免这种情况。
浏览 3提问于2017-09-15得票数 1
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