傅里叶变换是信号分析中最重要的工具没有之一。对于一个复杂输入信号我们除了用单位冲击信号来分解方法以外，还可以将其分解为复指数信号，对于周期函数来讲这个分解成为傅里级数对于非周期信号称为傅里叶变换。分解是现代科学的最主要的方法，即将一个看上去很复杂的事物分解为简单事物来处理。在信号处理领域也是一样的，一个看上去非常没有规律的信号如何挖掘其背后的信息呢？是否能找到工具将其一层层拨开来，而单位脉冲信号、
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2024-10-28 08:56:23
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# 使用 Python 实现方波的 FFT 过程
在信号处理、音频处理和通信等领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种非常重要的工具。本文将指导您使用 Python 实现一个方波的 FFT。我们将分步进行，确保每个细节都能清晰明了。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将实现过程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 06:59:12
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if(DeviceFlag == 0x55)
{ amount++;
switch(amount%2)
{
case 1: Command_Out =1; break;
case 0: Command_Out =0; break;
}
if(amount==8)//16*8=128ms
{
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2023-07-19 19:38:12
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1 引言方波是占空比为50%的矩形波，它是一种非正弦周期函数的波形。方波包括有低电平为零的方波与低电平为负的方波。本文中的方波均为低电平为负的方波。在各种电路分析文献中，我们都可以找到对方波的讨论。但是在这些讨论中我们鲜少能见到对方波自身的整体性论述。因此撰写本文，单独对方波进行分析，分别论述方波的表示，方波向其他波的转换，实际中的方波，最后简要介绍方波的应用。2 方波的表示对于方波，常用的数学表
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2023-11-05 19:39:16
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原标题：7招用Python画出酷酷的|散点直方图这是菜鸟学Python的第103篇原创文章数据可视化前面已经写了2篇(,)，今天我们接着来讲比较常见的散点图和直方图.这两种图用法上各有千秋,散点图更适合离散的数据可视化,通过圆圈的大小和疏密来呈现,而直方图是万金油，几乎所有的可视化工具都支持这两种图形，好下面我们就来看看如何画出酷酷的图吧要点:多彩散点图气泡散点图双层直方图叠加直方图五彩直方图水平
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2023-11-23 20:02:10
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0 MATLAB软件的安装 (以2014b为例)(需要MATLAB安装包的同学可以转发+收藏+关注小编，私信回复:MATLAB)1 MATLAB使用介绍MATLAB在数学计算、数据分析、工程分析、仿真建模等方面都具有举足轻重的作用。 1 工能栏功能栏中有MATLAB常用的一些快捷菜单 如：主页中有本文件的创建、simulink的创建、打开文件、修改文件路径等绘图：用于MATL
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2023-11-29 19:47:47
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目录前言一. 生成方波以及仿真不同的周期二. 方波的频谱与谱线三. 方波脉冲宽度（脉宽）的仿真总结前言信号处理可以把信号中蕴含的信息变得显然，其中的转变就包括映射（mapping)和变换（transform)。常见的就包括时域和频域的转变，时域表示信号随时间变化的函数，时间维度表征信号；频域通常蕴含傅里叶变换，频率维度表征信号。进行时频分析的前提要求：适用于信号组成分量的频率不随时间变化的平稳信号
1. 基本介绍1973 年，马逢时等提出了海洋工程建筑中设计波高推算的一种新的方法。该方法在论证了一个离散分布和一个连续分布可构成“复合极值分布”这一理论问题的基础上，使用 Poisson-Gumbel 复合极值分布来推算台风影响下多年一遇的设计波高。在资料年限较长的情况下，使用该新方法的计算结果与 P-Ⅲ型曲 线、耿贝尔曲线大致接近，但在资料年限较短的情况下，该方法计算结果较为稳定，因此《港口与
不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息，它形成了图像的基本灰度等级，对图像结构的决定作用较小；中频信息决定了图像的基本结构，形成了图像的主要边缘结构；高频信息形成了图像的边缘和细节，是在中频信息上对图像内容的进一步强化。用傅里叶变换可以得到图像的频谱图: •
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2023-11-02 08:10:30
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（一）python实现信号时域统计特征提取1.实验数据需求 为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。2.python实现 其中的输入参数含义：①data:实验数据的DataFrame②p1:所截取实验信号的起始采样点位置③p2:所截取实验信号的终止采样点位置from
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2023-11-06 20:29:59
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【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
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2024-06-29 07:38:23
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FFT函数Y = fft(x)如果x是向量，则fft(x)返回该向量的傅里叶变换如果x是矩阵，则fft(x)将x的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。如果x是一个多维数组，则 fft(X) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。Y = fft(X,n)如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。如果 X 是向量且 X 的长度大
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2024-01-11 17:26:59
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先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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# Python 方波拟合：理论与实践
方波信号是一种在电子工程和信号处理中经常使用的波形。它的特点是信号在两个值之间切换，形成一个“开”和“关”的状态。方波广泛应用于数字电路、时钟信号和各类信号采样等场合。本文将介绍如何使用 Python 对方波信号进行拟合，并给出相应的代码示例。
## 理论基础
方波信号可以用以下数学方式定义：
- 当时间 \( t \) 在某些区间内，信号值为高电平
在数字信号处理及电子工程领域，方波是最常使用的周期性信号之一。Python提供了丰富的库，这使得生成和处理方波信号变得简单高效。本文将详细探讨如何使用Python实现方波，并通过各种技术和工具进行全面分析。下面将通过流程图和有序列表来展示实现过程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择方法}
B --> C[使用numpy生成数据]
# Python方波信号生成与应用
## 引言
方波信号是电子学和信号处理中最基本的波形之一。它广泛应用于时钟信号、数字电路、音频合成等领域。本篇文章将介绍如何使用Python生成方波信号，并分享相关的代码示例。我们还将通过流程图和类图来更好地理解相关的概念。
## 1. 方波信号简介
方波信号是周期性信号的一种，其在一个周期内仅有两个值。通常，这两个值为高电平和低电平。方波信号的频率（或
# 如何使用Python实现方波及其占空比
在电子和信号处理中，方波是一种基本而重要的信号，它由一系列交替的高低电平组成。方波的一个基本特性是占空比（Duty Cycle），占空比表示高电平与方波周期的比率。本文将引导初学者如何使用Python生成方波，并控制其占空比。
## 整体流程
在开始编码之前，我们需要明确整体流程，便于后续实施。以下是一个简单的流程图，展示了我们需要执行的步骤。
DSP学习3篇文章网上找的资料，觉得对DSP学习具有很高的指导意义。 文章一、DSP学习心得如果说前几年DSP作为一个器件,一个处理器或一个事物是相对比较新的东西,那么现在DSP已经在我们电子设计开发中非常常见了。首先我们从定义上简单理解一下DSP。我们涉及到的DSP主要是只这里特指数字信号处理器芯片,这里我把我的一些学习经验和大家分享。希望对大家有帮助 了解DSP我个人认为学
1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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