首先回顾一下在信号与系统（10）-周期性信号的频谱中提及的方波脉冲信号，如果脉冲宽度进行无线增大，则信号变为非周期信号，并且幅度频谱由离散谱变为连续频谱，如下所示：周期性方波脉冲，即： 其图像如下所示： 其中是脉冲的宽度，T是周期，幅值是A。经过傅里叶级数展开后，其系数为：其中，是抽样函数。通过上式画出周期方波脉冲信号的频谱如下： 改变周期方波信号的周期T，保持脉冲宽度，其频谱变化如下：
先看一下我收到的程序，作为研究对象的信号是这样产生的：
T=128;
N=128;
dt=T/N;
t
转载
2023-12-15 11:03:35
154阅读
一、问题描述我们在实际处理时经常遇到只有一个正弦信号的情况，其频率为 ，在谱分析以后，除了在频率为 处有相位数值外，其他频率处都有相位数值，分析其他频谱出现相位值的原因。例如，假设信号采样率为1000Hz，有一个余弦信号，其频率为f0=50Hz，幅值都为1，初始相角为pi/3=1.0472，信号长度为1000，该信号如下图所示：对应Matlab代码如下：fs=1000;
转载
2024-01-29 00:40:04
329阅读
文章目录一、Matlab简单搭建1.谐波检测搭建2.相位分析搭建3.Matlab数据导入单片机中二、FFT软件编程1.dsp库添加---------2020.7更新,dsp库的添加方法-------------2.FFT两个重要的接口3.FFT输出的频谱数组咋看4.FFT分解后的相位咋看 电力系统中往往掺杂谐波，而FFT可以将谐波检测出来，具有较大的实用价值。今天主要讲一下在STM32中如何利
转载
2024-09-05 14:20:49
47阅读
【模电笔记】01绪论–信号与放大电路1.1信号信号是表示消息的物理量，通常是时间的函数。在自然界中常分为电信号与非电信号，如下图。 信号举例： 1.2信号的频谱通过傅里叶变换可以实现信号从时域到频域的变换，从而达到简化信号特征参数的提取的目的。人们将信号在频域中表示的图形或曲线称为信号的频谱，即信号的振幅和相位随频率变化的分布。常见的信号类型有正弦信号、方波信号、非周期信号等。以方波信
转载
2024-06-29 07:38:23
304阅读
目录一、傅里叶变换与图像灰度值关系二、用Matlab实现快速傅立叶变换三、实例分析一、傅里叶变换与图像灰度值关系灰度变化剧烈程度的指标（所谓高频和低频段），是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信
转载
2024-06-19 20:35:11
128阅读
图像处理5：频谱、功率谱和能量谱(1)频谱 ①频谱的获得: 对一个时域信号进行傅里叶变换,得到信号的频谱。 ②频谱的组成: 信号的频谱由两部分构成:幅度谱和相位谱。③幅
转载
2024-01-29 00:49:51
59阅读
在这篇博文中，我将深入探讨如何利用Python来处理和分析相位谱的问题。相位谱是信号处理中重要的一部分，它不仅包含频率的成分，还反映了信号的相位信息。随着数据分析和处理需求的增加，掌握相位谱的生成及分析变得尤为重要。
```mermaid
flowchart TD
A[信号输入] --> B[FFT计算]
B --> C{频域分析}
C -->|相位信息| D[相位谱]
在这篇博文中，我将向大家分享如何在 Python 中进行相位谱的计算与分析。这一过程涉及到环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及扩展部署等多个方面。我们将通过具体的代码示例和图表展示这一过程的每一个阶段。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的计算环境能够顺利运行 Python 程序。在这里，我列出了系统要求和硬件配置，确保用户可以顺利进行相位谱分析。
### 系统要求
利用ORCAD的pspice仿真分析电路的幅频和相频谱1.介绍2.搭建电路原理图3.建立仿真文件，进行交流分析4.仿真、查看输出5.总结 1.介绍orcad配合pspice一直是电路原理图绘制和仿真的主要工具，pspice工具提供了诸如暂态分析、直流分析、交流分析等多个工具。学校主要教的是multisim，对orcad讲得很少，最进要利用orcad对运放构成的电路的频响、相移特性进行分析，发现资
# FFT相位谱的基本概念及Python实现
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种数学工具，用于将信号在时间域与频率域之间进行转换。而快速傅里叶变换（FFT，Fast Fourier Transform）是一种计算傅里叶变换的高效算法。信号的相位谱和幅度谱是傅里叶变换中两个重要的组成部分，本文将对FFT的相位谱进行简要介绍，并使用Python进行示例和应用。
## 1. 什么
一、背景知识1. 频谱 信号的频谱由两部分组成：幅度谱和相位谱。2. 幅度谱 在傅里叶分析中，把各个分量的幅度随频率的变化称为信号的幅度谱。 补充幅度谱的求解方法：
在这篇博文中，我将详细阐述如何使用 Python 绘制相位谱，过程包含了相应的背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、多协议对比和逆向案例。相位谱的绘制对于信号处理、图像处理等领域至关重要，因此掌握这一技能具有重要意义。
## 协议背景
绘制相位谱的过程涉及了信号的傅里叶变换及其在频域中的分析。随着技术的发展，信号处理被广泛应用于通信、音频分析、图像处理等领域。了解相位谱的性质和其计算过程，能
如何得到信号的幅度谱和相位谱1 奈奎斯特采样率2 fftshift说明3 频谱图的横坐标如何和真实的频率对应4 频谱图的纵坐标如何和真实的幅度值对应5 源代码6 仿真结果 1 奈奎斯特采样率 如果想要不失真的恢复原基带信号，则采样频率要大于最高频率的两倍，该采样频率被称为奈奎斯特采样率。采样率越高，则采样周期越小，则信号越平滑。但是采样率不是
转载
2023-11-07 00:47:45
366阅读
一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 &nbs
转载
2023-09-15 14:05:13
470阅读
信号与线性系统翻转课堂笔记8——周期性信号的频谱The Flipped Classroom8 of Signals and Linear Systems对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社，吴大正著一、要点（1，重点）周期信号频谱的概念及其物理意义； （2，重点）周期矩形脉冲频谱的形状和特点，了解取样函数及其特点，掌握周期和脉冲宽度变化对周期矩形脉冲频谱的影响； （3）频带宽度
转载
2024-06-17 14:08:47
381阅读
简单的求取下灰度图像的幅度谱和相位谱并进行双谱重构： 直接上代码：clear all
Picture = imread('E:\others\Picture\Library.jpg');
Picture_Gray = rgb2gray(Picture);%灰度处理
Picture_FFT = fft2(Picture_Gray);%傅里叶变换
Picture_FFT_Shift = fftsh
转载
2024-04-22 13:29:29
82阅读
在这篇博文中，我将详细记录如何在 Python 中计算信号的幅度谱和相位谱。通过本指南，您将能够一步一步地掌握信号处理中的 FFT 技术。
### 环境准备
在开始之前，确保您已安装相应的 Python 环境和所需的库。我们将使用 `numpy` 和 `matplotlib` 库进行傅里叶变换及数据可视化。
以下是安装所需依赖的步骤：
```bash
pip install numpy m
FFT物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换 到频域。从而分析信号的频域特征。常用于频谱分析。时域信号直接通过ADC进行采样获得。采样要点采样频率要大于信号频率的两倍N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。结果意义采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。假设原始信号的峰值
转载
2023-12-20 14:39:48
279阅读
传统FFT利用三角函数的正交性，将信号分离出来，从而将时域的信号变换到频域。但是，它有一个很重要的前提：输入的序列必须是周期内等间隔采样的值，这样，FFT计算的结果才是我们想要的。
实际的情况是，很难做到等间隔采样。比如，交流电的频率是变化的，并不是固定的50Hz。如果采用按照50Hz的信号来采样，则计算结果将无法反映原始信号。
为什么会出现上述的
转载
2024-03-14 14:04:37
229阅读
