引言利用FFT分析/估计时域信号的幅度和相位，属于传统估计的范畴。估计的准确程度受频率分辨率的影响较大。如果被估计的目标频率等于频率分辨率的整数倍，信号的幅相估计都是最准确的。一旦目标频率不等于频率分辨率的整数倍，幅度估计值将会降低，相位估计值会偏差很大。下面会通过一些仿真来验证。单点频实信号估计信号幅值：10信号相位：45°信号频率：100Hz信号类型：实信号采样率：1000Hz采样点数：100
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2024-10-24 08:16:34
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引言利用FFT分析/估计时域信号的幅度和相位，属于传统估计的范畴。估计的准确程度受频率分辨率的影响较大。如果被估计的目标频率等于频率分辨率的整数倍，信号的幅相估计都是最准确的。一旦目标频率不等于频率分辨率的整数倍，幅度估计值将会降低，相位估计值会偏差很大。下面会通过一些仿真来验证。单点频实信号估计信号幅值：10信号相位：45°信号频率：100Hz信号类型：实信号采样率：1000Hz采样点数：100
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2024-10-24 08:16:44
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进步幅度计算方式解说進步獎之「進步幅度」 科目難易度＝100 ÷ 該科班平均 難易度加權＝科目難易度*成績 學分數加權＝難易度加權*學分數 微積分：100 ÷ 50(班平均)=2 投資學：100 ÷ 80(班平均)=1.25 【計算公式名詞解釋】 【科目難易度範例】 2 > 1.25 微積分比投資學難 進步獎之「進步幅度」 課程 C1 C2 C3 C4 C5 甲生修課 學分數 2 3 2 2
要说星座图，要先从IQ调制说起：IQ调制：*************************************分割线**************************************************原文并没有对IQ调制的星座图进行描述，我在此进行补充。基于Ubuntu18.04 GNUradio搭建信号流图如下I/Q两路信号时域波形如下，可以看到两路信号相位相差90°在XY
目的：在Eb/N0（5db~30db，间隔5db）下的加性高斯白噪声，并且假设信道（AWGN信道、瑞利信道）引入了30度的相位误差，采用QPSK调制信号作为导频信号，试仿真不同情况下的平均相位估计与采样点间曲线。改变里面参数，并分析其对相位估计的影响。主要原理介绍基本信道在通信系统中，对信道的研究有着重要的作用。信道的作用是把携有信息的信号（电的或光的）从它的输入端传递到输出端，因此，它的最重要特
前言：之前的一部分研究工作是提取视频中的噪声（时域上），其特征由相位（phase）与幅度（amplitude）来刻画。相关：深入理解FT，DTFT，DFT 之间的关系、深入浅出的讲解傅里叶变换（真正的通俗易懂）给出一张灰度图，经过傅里叶变换，可以把图片的每一个像素的像素值变成复数。由于每一个复数，都有模长和方向两个量组成，因此可以分离出幅度图和相位图。图像的幅度图和相位图中给出了python的做法
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2024-05-27 11:09:09
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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：
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
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2023-11-07 00:47:45
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本文基于《正弦相位的取样数值测量——高庆》在MATLAB上进行仿真实验，也可看成对此方法的验证。1.理论基础 假设输入的两个模拟信号的表达式分别为：
μ1(t)=U1msin(ωt+θ1)
μ2(t)=U2msin(ωt+θ2)
将模拟信号转化为数字信号的采样序列：
μ1(n)=U1msin(2πnN+θ1)
μ2(n)=U2msin(2πnN+θ2)
其中N=TTs
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
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
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2024-06-17 14:08:47
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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
# 实现图像的幅度谱和相位谱的 Python 教程
## 1. 介绍
在图像处理领域，幅度谱和相位谱是非常重要的概念，常用于图像的频域分析。幅度谱表示图像中频率成分的强度，而相位谱则表示频率成分的相位信息。本教程将带领你一步步实现图像的幅度谱和相位谱，使用 Python 和常用的库如 NumPy 和 Matplotlib。
## 2. 流程概述
下面是实现图像幅度谱和相位谱的步骤表：
|
图像傅丽叶变换”的算法实现请看下一章《傅丽叶变换（二）》 数字图像处理的方法主要分为两大类： 一个是空间域处理法(或称空域法)， 一个是频域法(或称变换域法)。 在频域法处理中最为关键的预处理便是变换处理。目前，在图像处理技术中正交变换被广泛地运用于图像特征提取、图像增强、图像复原、
1. 复数的几种表示形式实部、虚部（直角坐标系）： （a是实部，b是虚部）幅值、相角（指数形式）： （r是幅值，θ 是相角 ）两种形式相互转换：【证明】若 ，则所以 ，实部 ，虚部幅值 ，相角极坐标表示法：一个非零复数z 的辐角有无穷多个值，它们相
1 cl;
2 img=imread('15.bmp');
3 %img=double(img);
4 f=fft2(img); %傅里叶变换
5 f=fftshift(f); %使图像对称
6 r=real(f); %图像频域实部
7 i=imag(f); %图像频域虚部
8 margin=log(abs(f));
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2020-09-10 15:09:00
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# 用Python分析图像的幅度谱和相位谱
在数字图像处理中，幅度谱和相位谱是我们分析并理解图像的重要工具。通过傅里叶变换，我们可以将图像从空间域转换到频率域，从而得到幅度谱和相位谱。本文将引导你逐步实现这一过程。
## 任务流程
首先，让我们概括一下整个流程。下面是一个简单的表格，展示了实现流程的各个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所
# 数字图像处理中的图像幅度谱与相位谱
## 引言
在数字图像处理中，图像的频域分析是一个重要的工具。通过傅立叶变换，我们可以将图像从空间域转换到频域，分析图像的频率成分。频域中，幅度谱和相位谱提供了关于图像的重要信息。本文将探讨如何使用Python对图像进行频域分析，并展示如何生成饼状图和甘特图。
## 理论背景
1. **傅立叶变换**：
傅立叶变换是将信号从时间（或空间）域转换
# Python中的幅度和相位的转换：实部与虚部
在信号处理和通信系统中，幅度（或称为模）和相位是非常重要的概念。它们通常用于描述复数信号。对于复数信号 \( z \)，我们可以将它表示为：
\[ z = r \cdot e^{j\theta} = r \cdot (\cos(\theta) + j\sin(\theta)) \]
其中，\( r \) 是幅度，\( \theta \) 是相
clear, clc
I = imread('...');
F = fftshift(fft2(I)); % 对图像进行二维 DFT(fft2)，并移至中心位置
magn = log(abs(F)); % 加 log 是便于显示，缩小值域
phase = log(angle(F)*180/pi);
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2016-10-05 15:00:00
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