频谱图：声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信
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2023-06-30 20:04:22
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第3章利用DFT做连续信号频谱分析3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 频率响应的混叠失真及参数的选择 参数选择的一般原则： 不满足抽样定理
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2023-06-30 20:03:39
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作业要求：一、任选两幅频率不同的图像（包括一副自备图像），计算其频谱图，并显示理解什么图像的高频分量多，什么是图片的低频分量多。观察空域图象和频域频谱的对应关系。二、任选一个低通滤波器对图片采用频率域滤波的基本步骤进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。自选图片，采用一个高通滤波器对图片进行处理，进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。import cv2 as cv
import numpy
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2023-09-22 19:15:41
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# 用Python绘制频谱图
频谱图是一种将信号的频率成分可视化的工具，广泛应用于信号处理、通信和音频分析等领域。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制频谱图。本文将介绍如何使用Python和matplotlib库根据已知的频谱数据绘制频谱图。
## 准备工作
首先，确保你已经安装了Python和matplotlib库。如果没有安装matplotlib，可以通过以下命令安
原创
2024-07-25 08:41:06
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# Python 批量画频谱图的简易指南
在数据分析和信号处理领域，频谱图（Spectrogram）是一种重要的工具，它用于可视化信号在时间和频率上的变化。Python 提供了强大的数据处理库和可视化工具，能够帮助我们快速批量生成频谱图。本文将为您介绍如何使用 Python 批量处理音频数据并绘制频谱图，配以示例代码和状态图。
## 需要的库
在开始之前，您需要确保安装了以下 Python
在数据分析、信号处理等领域，频谱图常常被用来展现信号的频率成分。本文将深入探讨如何在Python中绘制频谱图的整个过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
随着数据处理需求的增加，如何有效地展现信号数据的频率信息成为了一个热门话题。频谱图可以直观地反映出信号的频率成分及其强度，对于我们分析和理解信号至关重要。
下面是绘制频谱图的触发链路：
```me
# Python画频谱图曲线
频谱图是一种将信号频率成分与其幅度（或功率）表示出来的图形。在很多领域，尤其是音频处理和信号处理，频谱图用于分析信号的频率特征。本文将探讨如何使用Python绘制频谱图曲线，并提供示例代码，帮助读者深入了解这一过程。
## 频谱图的基本概念
频谱图显示了信号中各种频率成分的强度。它可以是信号的时域分析结果（例如，音频信号），也可以是其他类型信号（如AC电流）的分
原创
2024-09-10 04:55:11
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之前的文章里讲了关于信号频谱、能量谱的相关理论和MATLAB编程实现方法：Mr.看海：信号频域分析方法的理解（频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析）Mr.看海：频域特征值提取的MATLAB代码实现（频谱、功率谱、倒频谱）不过对于刚刚开始进行这方面研究，或者对MATLAB不甚熟悉，抑或者不想花太多时间用在编程这件事上的同学，目前缺少一种足够便捷、高效、可靠的代码。所以笔者想做这样一件事：编写一个函
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2023-12-06 21:22:31
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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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# Python离散频谱图绘制项目方案
## 项目背景
在信号处理和数据分析领域，频谱分析是一项重要的技术。频谱图能帮助我们理解信号的频率成分和幅度。离散频谱图特别适合处理数字信号。本文将探讨如何使用Python绘制离散频谱图，并给出相应的代码示例及流程图，包括状态图和旅行图，以便更好地理解整个过程。
## 目标
本项目的主要目标是使用Python，通过Fast Fourier Trans
MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征MFCC特征提取包含两个关键步骤：线性频谱转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。由来： 梅尔（Mel）频率是由研究人员跟据人耳听觉机理提出，它与赫兹（Hz）频率成非线性对应关系。MFCC则利用两者之间的非线性关系，计算得到Hz频谱特征。当前MFCC已经广泛应用于语音数据特征提取和降低运算维度。由于Hz频率与Mel频率
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2023-12-15 18:42:38
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I =imread('C:\Users\wangd\Desktop\in000155.jpg'); %读入原图像文件
I1 = rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);imshow(I1); %显示原图像
fftI1=fft2(I1); %二维离散傅立叶变换
sfftI1=fftshift(fftI1);
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2023-06-28 15:22:38
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# Java绘制示波器频谱图
在实际的软件开发中，频谱图是一种非常常见的数据可视化技术，可以用来展示信号的频率分布情况。在Java编程中，我们可以利用一些开源库来绘制示波器频谱图，让我们一起了解一下如何实现这一功能。
## Java绘制频谱图的基本原理
频谱图主要通过对输入的音频信号进行傅立叶变换来获取频率分布情况。在Java中，我们可以使用JTransforms库来进行傅立叶变换，然后利用
原创
2024-07-07 05:55:03
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一、问题在用matlab FFT函数计算频谱时经常看到如下说法： matlab fft文档 有如下代码画频谱：clear;close all
Fs = 1000; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样周期
L = 1500; % 截取的信号长度
t = (0:L-1)*
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2024-06-17 13:19:12
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本文为荷兰代尔夫特理工大学（作者：Adriaan Visser）的硕士论文，共62页。这项工作决定了数据中存在的频率分量的数量是否可以减少，同时仍然能够保持图像质量，而地震研究中的大多数工作都是在减少空间采样方面进行的。用主成分分析法对若干数据集的频谱分析表明，陆上地震数据中确实存在大量的频率冗余，并试图按重要程度生成频率分布。考虑到陆上地震数据频谱的这种冗余性，人们尝试通过迭代应用傅里叶变换来重
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2023-10-19 18:13:09
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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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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. 问：频谱图的横纵坐标有物理意义吗？看到有的说频谱图以中心的同心圆表示同一频率，这个能理解，但频谱图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗？答：频谱图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说，原图沿x轴有正弦的亮度变化，那么频谱中在x轴上对应中心的两侧，即坐标为(x0,0)（对应于正弦的频率）和(-x0,0)处，都会有较大的幅度。2. 问：如何才能知道频谱图上高频的信号对应哪
# Python频谱图 - 了解声音的频率分布
在日常生活中，我们经常听到各种声音，从音乐到环境噪音，声音无处不在。但你是否曾好奇这些声音的频率分布是怎样的呢？频谱图（Spectrogram）是一种可以可视化声音频率分布的工具。在本文中，我们将介绍频谱图的原理，并使用Python编写代码生成频谱图。
## 频谱图是什么？
频谱图是声音的频率分布的可视化表示。它将声音信号分解为不同频率的成分，
原创
2023-10-03 06:54:42
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?频谱频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱图。频谱将对信号的研究从时域引入到频域，从而带来更直观的认识。?频谱的作用测试信号的频域分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示，进而分析其频率特性。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围，求出各个频率成分的幅值分
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2023-10-26 10:42:39
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