利用离散傅立叶打造一个频谱app 先来look一下效果：视频播放地址来看一下离散傅立叶算法 这是我的，当然每个人的实现方式会一定偏差，主要是要依据傅立叶变化来。int N = 16;
double PI = 3.1415926;
float[] real = new float[N];
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2023-06-14 16:20:13
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波形图反映各质点在同一时刻不同位移的曲线，叫做波的图像，也叫做波形图。波形图用于显示测量值为均匀采集的一条或多条曲线。波形图仅绘制单值函数，即在y=f（x）中，各点沿x轴均匀分布。例如一个随时间变化的波形。波形图可显示包含任意个数据点的曲线。波形图接收多种数据类型，从而最大程度地降低了数据在显示为图形前进行类型转换的工作量。频谱图信号频率与能量的关系用频谱表示。以横轴纵轴的波纹方式，记录画出信号在
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2023-11-03 07:04:08
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# 在Android中绘制频谱图的完整指南
在手机应用开发中绘制频谱图是一个很有趣的项目。它可以用来帮助用户更直观地理解音频信号的特征。本文将介绍如何在Android平台上实现频谱图的绘制，以下是整个过程的步骤概述：
## 主要步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-11 06:10:28
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等精度测频原理--频率计本系统采用等精度测频的原理来测量频率，其原理如图2所示。图2 等精度测频原理图 图2中的门控信号是可预置的宽度为Tpr的一个脉冲。CNT1和CNT2是两个可控计数器。标准频率信号从CNT1的时钟输入端FS输入，其频率为Fs；被测信号经整形后从CNT2的时钟输入端FIN输入，设其实际频率为Fxe，测量频率为Fx。 当门控信号为高电平时，被测信号的上沿通过D触发器的Q端同时启动
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2024-09-20 20:19:49
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目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础随着越来越多的新型无线应用，对频谱资源的需求越来越大。在这种情况下，这是举世公认的认知无线电的出现已经成为一种很有前途的方式解决频谱资源有限的问题。在认知无线电网络(CRN)中，未经授权的用户，在次要用户对主要用户的干扰在可接受水平的情况下，允许动态访问频谱。考虑的场景和系统假设： 我们考虑一个动态频谱接入网，它
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2024-07-05 04:59:02
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不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM或神经网络模型，提取声音特征都是第一步。梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。如果时域是运动永不停止的，那么频域就是静止的。 正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为频域中的任何波形都可用正弦波合成。频域图像，也就是俗称的频谱。这个应该才是最正确的。
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2024-02-04 02:02:52
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在这个博客中，我们将深入探讨如何在 Android 应用中创建和展示 WAV 音频文件的频谱图。频谱图可以帮助用户可视化音频信号的强度和频率分布，增强用户的听觉体验。接下来的内容将涵盖准备环境、具体步骤、配置解析、测试验证、优化技巧及扩展应用。
### 环境准备
要实现 Android WAV 频谱图的功能，首先我们需要准备一个开发环境。在这个过程中，我们需要安装一些前置依赖。
#### 前
# 如何在Android中实现频谱波动图
在Android应用中实现频谱波动图的功能，可以让你的应用展示音频数据的视觉效果，对开发者来说是一个很有趣的项目。本文将详细介绍如何实现这一功能，并逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个过程分为几个步骤，以便更清晰地理解。以下是实现频谱波动图的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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频谱分析仪在实际操作中有两种工作方式：一种是通过天线耦合的开路测量，另一种是电缆连接的闭路测量。在开路测量中，常用的配件是各类测量天线和信号放大器。在闭路测量中，常用的配件是衰减器、连接器(转接头)、滤波器和测试电缆。今天，我们来看一看衰减器、限幅器和滤波器。 一、衰减器 衰减器是频谱仪最常用的配件。衰减器的作用是减小信号幅度。了解到，频谱仪是高灵敏度仪器，虽然其内置可变衰减器，但不支持大功率
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2024-01-19 23:07:34
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FFT_频谱分析（数字信号处理）（一）实验原理用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需
频谱分析仪，简称频谱仪，是在频域上分析信号特征的工具，如信号的频率分布、频率、功率谐波、杂波噪声、干扰失真等。 一、 频谱 频谱是一组正弦波，经过适当组合后，形成被考察的时域信号。 上图显示了一个复合信号的波形，假定我们希望看到的是正弦波，但显然图示信号不是纯粹的正弦波，而仅靠观察又很难确认其中的原因。而对应到下图，同时在时域和频域显示了这个复合信号。频域图形描绘了频谱中每个正弦波的幅度随频率的变
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2023-12-14 03:22:06
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信号处理工具箱由很少的滤波功能和一组有限的滤波器设计工具组成。它还包含一些针对一维和二维数据的B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram使用连续的傅立叶变换来计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号的频率内容随时间变化的一种方式。from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as n
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2023-06-14 16:12:16
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1.频率范围 这个就不详说了。一般来讲频率测量范围是由本振决定的，一般我们说低频频谱分析仪基本上是3G左右，高频频谱分析仪能到67GHz，经过外部倍频器后甚至能到110GHz或者更高。2.频率分辨率 这个也是频谱仪的关键指标之一。频谱分辨率一般指的是测量信号的最小频率间隔。如何关键，参看下图： 理论上讲被测信号以谱线的形式显示在频谱仪的显示屏上，但是实际上信号是不能为一条无限窄的谱线，它有一定
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2024-03-27 12:00:02
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1.复信号的数学表达式 大家都知道，复数是由实数与虚数构成。同理，复信号也可以有一个实信号和一个虚信号构成。数学表达式可以表示为：这里我们还可以回想起经典的欧拉公式：这个公式将复变函数，三角函数以及指数函数巧妙的结合在了一起。如果定义一个复平面，其横坐标就是实数，纵坐标就是虚数，诸如此类的函数我们叫它复变函数，并且它实际上是绕原点旋转的圆，如下图： 其中θ=wt=2
关于信号和图像的频谱分析频谱分析可以将一种复杂的信号分解为较简单的信号，找出一个信号在不同频率下的信息。频谱是指一个时域的信号在频域下的表示方式，通过对信号进行傅里叶变换得到“幅度频谱”和“相位频谱”。 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，即为频谱图
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2023-12-18 21:18:06
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前言绘制频谱图需要纯音频数据，WAV就是纯音频，如果要用mp3等其他压缩格式的音频还需先进行解码（解码自行查找资料），这里只讲WAV文件绘制；频谱是什么？频谱的全称是频率谱密度。一般信号都是用时间和幅度的关系。通过傅立叶变换，可以得到频率和幅度的关系，这个就是信号的频谱。通过傅立叶变换，就可以把时域信号变成频域信号。那么具体如何绘制呢？下面就会详细讲解到。在讲解绘制频谱之前，我们要先了解WAV文件
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2023-11-15 12:51:14
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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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基于systemview的2DPSK调制与解调利用Systemview软件进行设计系统仿真任务：系统输入500Hz的正弦波频率，要求码元传输速率为64kBd，采用2DPSK调制，相干解调的方法设计一通信系统，并使用SystemView软件进行仿真。 （要求调出眼图、瀑布图、滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线）设计思路输入正弦波以及A律压缩图符参数：输出波形：（500Hz输入正弦波）（A律压缩后的波
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2024-01-17 06:08:39
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语谱图语谱图（Spectrogram）是时序相关的傅里叶分析的显示图像，可以反映音乐信号频谱随时间改变而变换，语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。语谱图中显示了大量与音乐信号特性相关的信息，如共振峰、能量等频域参数随时间的变化情况，它同时具有时域波形与频谱图的特点。也就是说，
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2024-04-18 21:38:12
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一 . 整体示例示例代码创建：%%傅里叶变换频谱图
%时域分析
ts = 0:0.01:10;
sigl = sin(2*pi*ts);%单一成分慢信号
sig2 = 5*sin(2*pi*10*ts+. 75*pi);%单一成分快信号
subplot (511) ;plot(sig1)
subplot (512) ;plot (sig2)
%多成分
sig3 = sin(2*pi*ts) +5
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2023-09-26 11:39:04
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