绘制傅里叶变换的幅值和相位
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，它可以将一个信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦函数的叠加。绘制傅里叶变换的幅值和相位可以帮助我们理解信号的频谱特性。
幅值谱表示了信号在不同频率上的能量分布情况，可以用来分析信号的频率成分。相位谱表示了信号在不同频率上的相位信息，可以用来分析信号的相位特性。
在绘制傅里叶变换的幅值和相位时，可以采用以下步骤：
- 获取时域信号：首先需要获取待分析的时域信号，可以是音频、视频或其他类型的信号。
- 进行傅里叶变换：使用傅里叶变换算法，将时域信号转换为频域信号。常用的傅里叶变换算法有快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT）。
- 计算幅值谱和相位谱：根据傅里叶变换的结果，计算信号在不同频率上的幅值和相位。幅值可以通过计算频域信号的模值得到，相位可以通过计算频域信号的幅角得到。
- 绘制幅值谱和相位谱：使用合适的图表工具，将幅值和相位以频率为横轴进行绘制。可以选择使用线性坐标或对数坐标来展示幅值谱，相位谱一般使用角度表示。
绘制傅里叶变换的幅值和相位可以帮助我们分析信号的频谱特性，例如确定信号的主要频率成分、检测信号中的谐波、分析信号的相位变化等。在实际应用中，傅里叶变换广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
腾讯云提供了一系列与信号处理相关的产品和服务，例如音视频处理服务、人工智能服务等。具体可以参考腾讯云的音视频处理产品介绍页面：腾讯云音视频处理
请注意，以上答案仅供参考，具体的绘制方法和相关产品推荐还需要根据实际需求和情况进行进一步的调研和选择。
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我理解前两个图，时域表示和频域表示(幅值谱)，但我不能把头绕在相位谱上。为什么它包含一个f= 100的值？它与系统的带宽有关吗？
浏览 13提问于2022-02-13得票数 0
1回答
我有，它代表一幅图像(模拟的输出)，我想用低通和高通滤波器过滤这幅图像的相位，
My代码(仅限低通滤波器)：
%% Calculate the phase
field_phase = angle(field);
%% Low-pass filter
% Gaussian filter
fieldPhase_Filtered = imgaussfilt(field_phase, 2);
输出：
imagesc(fieldPhase_Filtered); colorbar;
1)我的步骤是否正确？
2)在将相位计算为之前，是否需要进行傅里叶变换？
3)如果我有比矩阵更多的矩阵，
浏览 0提问于2017-09-17得票数 0
1回答
绘制零相位信号
、、
我需要在不使用滤波器的情况下绘制零相位信号，但我无法理解我需要在代码中纠正什么才能正确地绘制它。
我希望能得到这个：
f1=20;
f2=100;
df=f2-f1;
dt=0.002;
T=4;
handles.t=0:dt:T-dt;
handles.s=sin(2.*pi.*handles.t.*(f1+(df/((T-dt)*2).*handles.t)));
handles.phase=angle(fft(handles.s));
handles.uphase =unwrap(handles.phase);
for k=1:1:length(handles.t)
ha
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
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1回答
我有两个图像I和J，我用X=fft(I)和Y=fft(J)进行傅里叶变换，然后分别取'X‘和'Y’的相位和幅度。
问题是我需要把X的相位和Y的大小结合起来，形成一个新的图像，然后用ifft来重建这个新的图像，如何在MATLAB中实现呢？
浏览 5提问于2014-10-09得票数 2
1回答
我想通过使用累积量来计算8192个数据向量的功率谱。我计算了自相关与128个最大移位，减少了它的信号平均值，并执行了fft。结果并不是真实和积极的，而是复杂的。我哪里出错了？
这是我的密码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import acf
import pandas as pd
#Creating the random variables
φ=[]
for i in range(0,6):
if(i==2):
φ.append((φ
浏览 1提问于2022-06-08得票数 0
2回答
绘制相位和幅值图像傅里叶
、、、、
如何用MATLAB绘制二维图像的傅里叶变换相位和幅值？我使用angle和abs，然后使用imshow，但是我得到了一个黑色的图像。
fftshift在这个绘图中的作用是什么？
浏览 2提问于2014-03-06得票数 2
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我有24个来自实值信号的样本。我对样例执行fft()函数，并获得复杂的输出。我想得到每个非冗余谐波的幅值和相角。我知道我的计算必须考虑到混叠，因为我有实值数据。我该如何：
(1)从双面傅立叶变换转换为单面傅立叶变换，
我在这里听到了几件事。例如，是否将前12次谐波(即fft()输出的第2到第13个元素)乘以2，然后删除其余的谐波(即保留fft()输出的第1到第13个元素)？
(2)计算单边傅立叶变换的幅度，
我知道我可以使用Mod()函数，但是我什么时候可以这样做呢？在我从双面转换为单面之前还是之后？
(3)计算单边傅里叶变换的相位角。
我知道我可以对fft()输出的虚部和实部的比率使用ata
浏览 2提问于2011-11-25得票数 4
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我想要数值计算的数字FFT对一个数字阵列Y。为了测试，我使用高斯函数Y= exp(-x^2)。(符号)傅里叶变换为Y‘=常数* exp(-k^2/4)。
import numpy
X = numpy.arange(-100,100)
Y = numpy.exp(-(X/5.0)**2)
天真的方法失败了：
from numpy.fft import *
from matplotlib import pyplot
def plotReIm(x,y):
f = pyplot.figure()
ax = f.add_subplot(111)
ax.plot(x, numpy
浏览 4提问于2011-10-12得票数 7
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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：
np.shape(img_coll)
>>> (9997, 50, 50)
img_spectrum = np.fft.rfftn(img_coll, axes = [0])
np.shape(img_spectrum)
>>>(4999, 50, 50)
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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正弦信号的解析傅里叶变换为。然而，当数值计算离散傅里叶变换时，结果并非如此。
：找到这个问题的所有答案。
因此，请考虑以下代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, fftfreq
f_s = 200 # Sampling rate = number of measurements per second in [Hz]
t = np.arange(0,10000, 1 / f_s)
N = len(t)
A = 4 # Amplitude of sinus signa
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
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如果只有信号的幅值和相位谱，如何计算irfft？在numpy文档中，我只发现了使用傅立叶系数进行这种变换的irfft。
浏览 9提问于2017-02-04得票数 0
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假设我有一个分辨率为N乘以M的光学传感器，我想给另一幅图像建模这样一个传感器的输出，它的分辨率要比我的传感器的分辨率大一些。我想，假设一个理想化的镜头场景，如果我们知道传感器的，就可以对这样一个传感器的输出进行建模。使用这样一个函数来实际建模传感器的输出，给定一个假设的输入图像和传感器的分辨率的过程是什么？这样做有意义吗?这可能吗？
我必须事先计算图像的空间频率吗？如果是这样的话，我就不明白这在逻辑上或物理上意味着什么。我只是在计算每个像素之间的对比吗？我甚至不知道如何使用MTF执行从输入到输出的转换，因为输入需要来自世界的空间信息。
浏览 6提问于2017-03-30得票数 0
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我已经用"tf“命令创建了一个连续的时间转移函数(s-domain)。现在，我可以使用命令"bodeplot“来绘制幅值和相位特性。
现在我想绘制群延迟和相位延迟(两者都是频率的函数)。我偶然发现了命令"grpdelay“和"phasedelay”，但它们似乎只适用于离散时间过滤器。什么是连续时间当量？
我已经在互联网上找遍了，到目前为止还没有找到答案:-(
浏览 1提问于2013-06-22得票数 1
1回答
振幅和相位谱移相不动幅值
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我有数据，有相等的间隔和相应的测量在相关的点。举个例子，下面是我所拥有的数据的摘录：
Y =2.118，2.1289，2.1374，2.1458，2.1542，2.1615，2.1627，2.165 2.1687
各点之间的间隔为0.1
所以，我需要得到的数据是振幅谱(幅值比频率)和相位谱(相角比频率)。此外，我应该将数据的相位移到负90度(-pi/2)。
在移相和保持振幅不变的情况下，我需要做反fft并得到新的信号。我想用Python来做这个。
你能给我举个例子吗？
我所使用的代码是从另一个这样的问题中提取出来的，但是我做了一些修改。
## Perform FFT WITH SCIP
浏览 0提问于2018-09-05得票数 3
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假设您有DI-COM MR image使用“mat”。
问题：
如何将Di-com(MR image)转换为k-space
如何将Di-com image转换为phase-space
浏览 1提问于2014-02-09得票数 1
3回答
我试图找出一种算法，在极大值计算机代数系统中，求出具有正弦项的函数的幅值和相位。这只适用于稳态(t ->无穷大和瞬变衰减)。例如，一个微不足道的例子是：
f(t) = 1 / w * sin(w * t + theta) + exp(-a * t) + 8
在这种情况下，增益为1/ w，相位偏移为θ，忽略瞬态项exp(-a * t)，因为我们只关心稳态增益和相位延迟，而exp(-a * t) -> 0为t ->无穷大。我们也会忽略"+ 8“这个词，因为它只是一个DC偏移量。在我的工程课程中，我被教导这样做，需要大量的启发和繁琐的重新排列，才能得到类似于上面的形式的公式
浏览 1提问于2009-09-19得票数 4
我计算了两幅图像(img1和img2)的傅里叶变换，并显示了它的相位和幅度。我想合并img1的相位和img2的幅度，并生成一个新的图像。如何生成组合图像并计算其逆。下面是我的代码： imagesc(img1);
img1 = fftshift(img1(:,:,2));
F = fft2(img1);
figure;
imagesc(log(abs(fftshift(F)))); colormap(gray);
title('magnitude Spectrum');
set(gca,'position',[0 0 1 1],'unit
浏览 76提问于2019-03-10得票数 0
2回答
逆快速傅里叶变换:不同相位
、、、、
RosettaCode给出了Cooley算法的一个简单实现.这个问题是从数学和程序设计的角度提出的。假设一个程序的输入是一个信号的频谱，我们想要产生一个有这样一个频谱的信号。如果是正确的，我们需要采取的输入频谱的反FFT。
RosettaCode给出的代码如下：
// inverse fft (in-place)
void ifft(CArray& x)
{
// conjugate the complex numbers
x = x.apply(std::conj);
// forward fft
fft( x );
// conjugat
浏览 6提问于2015-05-11得票数 1
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对于这个问题，我使用来自的数学库
我的目的是在对输入值的前向傅里叶变换的结果进行逆傅里叶变换后，得到我的输入。
当我对输入的正向傅里叶变换的结果进行逆傅里叶变换时，得到正确的输出。
我到底做错什么了？
public void fourierTestTemp(){
double[] input = new double[]{1,0,0,0,0,0,0,66,888,0,0,0,0,0,0,0};//Length = 16
double[] result = new double[input.length];//This double array will hold the re
浏览 10提问于2016-04-23得票数 0
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假设我有一个算法，估计值随时间的变化(x)，f(x)是估计误差。我还有g(x)，它应该表明x执行一个估计有多好/有希望，就像g(x)越高，f(x)越低，让我们称之为适应度。
基本上，我可以通过调用来绘制f(x)和g(x)，例如：
ax0.plot(time, f_data, 'g-', label='f over time')
ax0.plot(time, g_data, 'g-', label='g over time')
通过比较这两幅图，我可以看出f和g之间的相关性有多好，但我想把其中一幅画成另一幅的函数，基本上，我希望把估
浏览 2提问于2020-04-26得票数 1
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np.angle返回的不准确相位
、、、、
30degrees).Then i产生2个正弦波，第一个为基频= 50 Hz，amplitude=10，phase=0，第二个为基频= 100 Hz，幅值=5，相位= np.pi/6 (即np.abs()I i将它们相加，并对所加的信号进行快速傅立叶变换)，i利用np.abs()I计算信号在50 Hz和100 Hz时的幅值，用np.angle()This计算信号在50 Hz和100 Hz的相位，得到。
'magnitude_50 Hz': 9.997827675356993, 'phase_50 HZ': -89.0677734968239,
'mag
浏览 4提问于2020-12-26得票数 1
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我是一个使用Python进行信号处理的新手。我想知道如何将加速度计的幅值转换为频域。下面是我的示例代码：
在44年
x = np.arange(30)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.xlabel('Number of Sample')
plt.ylabel('Magnitude Value')
plt.show()
在这里，我想把数据绘制成域频率。所需的输出可能如下所示：
浏览 0提问于2015-05-13得票数 4
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矩形脉冲的傅里叶逆
、、、、
我很难用Python解释矩形脉冲的逆傅里叶变换的结果。我正在使用来自库numpy.fft的函数irfft。
这是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n_on = 100
n_off = n_on
Y = np.concatenate(( np.ones(n_on), np.zeros(n_off) ))
y = np.fft.irfft(Y)
plt.figure()
plt.subplot(131)
plt.plot(Y, '.')
plt.title("Y")
plt.s
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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什么是'parm‘是指在cwtft或icwtft中设置小波函数的名称。wave = {wname,[7.6]}。此外，在使用'morl'函数进行cwtft或icwtft转换时，是否可以更改Fb和Fc？如果没有，我如何用cwt变换来重建我的信号？请允许我为fb和fc (cmorfb-fc)选择可选值。Matlab不具有逆小波变换的直接函数。
N = 1024;
t = linspace(0,1,N);
y = sin(2*pi*8*t).*(t<=0.5)+sin(2*pi*16*t).*(t>0.5);
dt = 0.05;s0 = 2*dt;ds = 0.
浏览 1提问于2013-09-06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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我用np.fft.fft()将离散信号分解成频率.然后我选择了最上面的N个频率，现在我想用下面的公式画出这些频率之和的信号：
amp * np.sin( 2 * np.pi * freq * time + phase )
我根据它们在阵列(fftfreqs)中的位置(Fftfreqs)、np.abs(complex_num)的幅值和np.angle(complex_num，deg=True)的相位来提取频率。
看来效果不太好。
我做错什么了？我是否正确地理解复杂的数字包含正弦波的放大器和相位？我一定要用罪恶&因为画吗？对于fft()结果的精确解释，文档非常稀少。
PS> --我
浏览 1提问于2015-02-21得票数 0
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FFT图像及其逆
、、、
我有256x256图像阵列(名为Mydata)，并将FFT变换用作fftshift(log1p(abs(fft2(Mydata))));。
如何在MATLAB中反演变换结果并对结果进行图像处理？
浏览 2提问于2014-04-21得票数 0
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我需要计算高斯函数和洛伦兹函数的傅里叶变换，并绘制结果。我知道两者的结果，但我似乎不能正确地理解它们，我也不明白fft是如何在Python中工作的.
到目前为止，洛伦兹函数就是这样的。
import numpy as np
from scipy import fftpack
import matplotlib.pyplot as plt
a = 1.0
N = 500 #number of points
x = np.linspace(-5,5,N)
lorentz = (a/np.pi) * (1/(a**2 + x**2)) #lorentzian function
fourier =
浏览 2提问于2017-04-13得票数 2
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我正在实现一个用于图像增强的代码，并应用傅里叶变换和逆傅立叶变换，我使用了下面的代码，但结果是它给出了黑色图像。
F = fft2(image); F = fftshift(F); % Center FFT
F = abs(F); % Get the magnitude
F = log(F+1); % Use log, for perceptual scaling, and +1 since log(0) is undefined
F = mat2gray(F); % Use mat2gray to scale the image between 0 and 1
Y = ifft2(F);
s
浏览 11提问于2014-04-24得票数 1
我想要的是绘制传递函数的波德图
sys = tf([1],[1,1]);
然后调用
bode(sys);
但我也想输入特定的频率，其中波德图标记频率，并显示该点的磁感应强度和相位值。
所以基本上就像是波特图上的一个数据点。
例如，当我调用bode(Sys)时，该图显示2 2Khz、120 2Khz等处的(mag，freq) & (mag，相位)值
我真的很想得到一些帮助。
谢谢
浏览 1提问于2012-12-06得票数 0
1回答
我在一个随机的wav文件上使用了短时傅里叶变换，并对幅度谱进行了一些改变。为了“听到”我所做的事情，我试图通过反向STFT来扭转这一过程。
在Python中，光谱是这样的。
但是，如果我试图将整个系统转换回广域网，看看它的频谱，它看起来是这样的：
我只是用幅度来做FFT的逆运算。我做错了什么？，我也需要相位信号吗？即使我操纵震级，我也能使用相同的相位信号吗？
# ....read wav-file, perform STFT on it and manipulate the magnitude spectrum
# Then (as follows) I'm trying to wri
浏览 2提问于2015-11-03得票数 0
2回答
傅立叶变换帮助
、、
我应该做一些傅里叶变换的工作，但我仍然很困惑。
我得到了一个信号(在这种情况下是ft = sin(2 pi s t/ N)，其中s=8，N= 128)
我要找出真实的，虚构的，相位和大小。
我知道如何获得真实和虚构，但相位和大小超出了我的能力范围……
获取实数和虚数的sudo代码如下：
for u = 0 to M-1 do
F[u].real = 0
F[u].imag = 0
for x = 0 to M-1 do
F[u].real += f[x] * cos(- 2 * pi * u * x / M)
F[u].imag += f[x] * sin(- 2 * pi *
浏览 2提问于2011-02-23得票数 0
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我正在编写一个估计系统频率传递函数的算法。为此，我想使用互相关输入输出正弦波的方法.关于方法，有几件事我不明白:I-大写N是什么意思？II -是和Ic标量还是向量(依赖于N)？这是我的想法:I表示我为一个特定的w值收集的输出数，并带有一个抽样周期。二-标量。你能帮忙吗？
📷
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
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我在绘制wav文件的FFT时有问题。我设法绘制了信号的幅度和相位光谱，但是我需要在距离-fs/2:fs/2中重复这一点。
%read sound files
%'y' is the vector holding the original samples & 'fs' refers to the sampling frequency
[y,fs] = wavread('handel.wav');
ydft = fft(y); %fft to transform the original signal into frequency do
浏览 9提问于2015-10-25得票数 1
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我想从FFT中提取两个余弦函数之间的相位差。余弦函数为: x1(n)=cos(2*pifi_n)和x2(N)=cos(2*pi_fi(N))。根据DFT特性，我们有：
DFT(x1(n))= X1(f);
DFT(x2(n))= exp( (-j*2*pi*m*fi)/N )X1(f)
因此，DFT(x1(n))和DFT(x2(n))之间的相位差等于(-2*pi_m_fi)/N。我的代码如下
clc
clear all
Fs = 250; % Sampling frequency
T = 1/Fs; % Sampl
浏览 4提问于2015-04-18得票数 0
2回答
我知道我的信号的基本频率，因此我也知道谐波的其他频率，我使用FFT命令计算前5次谐波(其中我知道它们的频率)。我是否有可能找到这一可用信息的阶段？
请注意，我不能确定我的信号只是一个周期，因此需要通过已知的频率值来计算相位。
代码似乎在起作用：
L = length(te(1,:)); % Length of signal
x = te(1,:);
NFFT = 2^nextpow2(L); % Next power of 2 from length of y
Y = fft(x,NFFT)/L;
f = linspace(1
浏览 3提问于2014-02-18得票数 1
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我正在使用Matlab中的FFT函数来尝试分析行波激光器模型的输出。
该模型的形式在时域中(实数，虚数)，其思想是将FFT应用于复数输出，以获得频域中的相位和幅度信息：
%load time_domain field data
data = load('fft_data.asc');
% Calc total energy in the time domain
N = size(data,1);
dt = data(2,1) - data (1,1);
field_td = complex (data(:,4), data(:,5));
wavelength = 1550
浏览 2提问于2012-08-13得票数 4
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1回答
为什么经过快速傅里叶变换(FFT)后，我计算的振幅与原来的相距很远？
我有一个1024点的信号，采样频率为1/120000。我用scipy.fftpack在Python中应用了快速傅里叶变换。当我只绘制正数时，我将计算出的震级按桶数归一化，然后乘以2。
当我的初始信号幅度在64 dB左右时，我得到的很低的幅值小于1。
请看我的密码。
Signal = well.ReadWellData(SignalNDB)
y, x = Signal.GetData(numpy=np)
N = y.size # Number of sample points 1024 ...
T = 1/12000
浏览 4提问于2019-12-16得票数 1
我有一个问题，scipy.signal.minimumphase没有提供与我输入的相同的震级响应，它有相当大的偏差。
长话短说。我有一种材料，其中所述物质的吸收是用八度波段(6个离散值)测量的。我需要一种符合这些价值观的冲动反应。我想用最小相位FIR滤波器来近似脉冲响应，因为我没有任何相位信息。
我的程序如下
使用样条插值方案从离散值创建所需的幅度响应。
镜像内插幅度响应
关于震级的反应。
将脉冲响应移动一半长度，产生线性相位并使其因果。
使用scipy.signal.minimuphase创建最小相位脉冲
样条插值不是这里的问题，问题是最小相位的大小偏离了线性相位
浏览 2提问于2018-01-18得票数 0
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我很难理解二维傅里叶变换在图像上的结果。结果矩阵中的指数分别是图像的水平频率和垂直频率吗？如何从矩阵中提取图像中存在的频率？我记得，在一维情况下，如果要对信号进行傅里叶变换，就会得到一个频谱，表示所述信号中每个频率的大小。它对图像是如何工作的？我如何解释结果？样本代码：
img = imread(image);
A = rgb2gray(img);
X = fft2(A);
例如，在这种情况下，我如何解释X矩阵？提前谢谢！
浏览 3提问于2018-06-23得票数 1
在David的“计算傅里叶光学，Matlab教程”一书中，有人写到在调用fft或ifft之前需要调用fft，但在fftshift的MATLAB文档中，只编写了以下命令
通过将零频率分量移动到数组的中心，重新排列fft、fft2和fftn的输出。
在文档中没有提到应该在调用fft之前调用这个命令，而且我看到了一些在没有调用fftshift的情况下调用fftshift的例子。
我的问题是:在调用fft或ifft之前是否需要调用fft或ifft
如果fftshift不需要在调用fft之前调用，并且只需要在调用fft之后调用，那么我们什么时候应该使用(如果有的话)命令ifftshift来计算数
浏览 4提问于2015-08-23得票数 13
最近，我在OpenCV中发现了相位相关性，它与()一起进行旋转和尺度不变模板匹配。我想知道这个方法和这里描述的所有模板匹配方法之间的区别是什么，看起来对任何旋转或缩放都不那么健壮。
我想我的问题是：
相位相关+对数极坐标变换
模板匹配
全飞功能与类似的SIFT匹配。
浏览 3提问于2016-05-10得票数 6
1回答
我正在用Matlab编写一个相位恢复算法，我有一些不同的图像，它们代表了叶表面上不同毫升的水(叶表面水分)，需要插入到算法中，以查看在叶表面上每毫米水中发生的相变/相移，但我不太确定如何查看每个图像的相变/相移并进行比较。我是在图中表示相变/相移，还是有其他方法来查看相变/相移？我是绘制相位图还是得到一个值？我能得到一些帮助吗？谢谢。
编辑:我现在正在做的主题是干涉测量，它会在每一张图像上产生条纹。这些条纹中的每一个都将包含相位值/信息，我的代码假定要做的是检索每个图像的相位信息/值，然后我需要查看每个图像上发生的相变/相移，但我不确定如何才能做到这一点，并且我无法做到这一点。基于该算法，我需
浏览 4提问于2020-11-07得票数 0
我想要澄清傅里叶变换原理。
我尝试做一些非常简单的事情:创建一个信号(具有给定频率和相移的正弦波)并用傅里叶变换重新创建它的仿射。频率估计很好，但是当谈到相位时，我似乎得到了系统移位(-pi/2)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
duration = 4.0 # lenght of window (in sec)
ticks_per_sec = 400.0 # sampling interval
samples = int(ticks_per_sec*duration)
phase_shift = np.pi / 2
浏览 8提问于2020-10-06得票数 2
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我有一个关于零填充的问题fft。我跑了fft有零填充&没有零填充和比较。 sf = 100; %sampling frequency
dt=1/sf; %time sampling interval
L = 10; %Length of signal
t = linspace(0,L,L/dt+1);
%zero-padding
nfft = 2^nextpow2(length(t)); %expansion of the data length for fft
t(length(t)+1:nfft) = 0; L = dt*nfft; t = linspace(0,L,L/dt+
浏览 175提问于2021-02-25得票数 0
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如果将窗口应用于时域瞬态信号，则用窗函数的频谱来转换时间信号的频谱。如果不使用窗口，则用矩形窗口的频谱将信号卷积。
我所拥有的是一个具有不同时间谱带功率的瞬态信号，这意味着高频在信号的开头，低频在信号的中间和末端。但这也是可以改变的。现在，如果我用一个hann窗口乘以我的时域信号，由于窗口的作用，开始和结束的振幅会受到很大的抑制，但是如果我不使用窗口(矩形)，spektrum就会变宽，我的能量也会出错。
我想要的是最精确的波段功率，哪个窗口是这个应用程序的最佳窗口？
浏览 9提问于2022-02-24得票数 1
1回答
我正在学习反向过滤，我试着对它进行编码，我从网上找到了一些参考资料。每个人都考虑了光学传递函数，这在冈萨雷斯书中是看不到的，我指的是。
% Inverse_Filter_Demo-
clc
clear all
close all
original_image=imread('cameraman.jpg'); %loading the original (un-blurred) image
original_image=double(original_image);
%The blur function (PSF- Point Spread Function) tha
浏览 1提问于2012-04-18得票数 2
1回答
1.背景
我使用在给定频率上绘制波形的幅值，如下所示：
显示像上面这样的简单波形是一个很小的任务，它只是使用正确的方程(GLSL摘录代码可用的)的问题。我现在要做的是显示两个波形之间的调频的结果。
2.研究
经过一些研究，我找到了两种可能的方法来实现这个目标：
使用类似dsp的方法，据我所知，使用相位累加器(参见)结合查找表是在处理信号时建议的方法。作为一个GLSL初学者，我知道这是不可能的GLSL着色器，因为他们不能存储和增加变量跨多个GPU周期。
使用纯数学方法，这涉及到类似Chowning's 这样的方程。
这个公式在某些情况下很有效(或)，但我无法找到在每种
浏览 5提问于2012-07-31得票数 5
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