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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看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
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2024-06-27 20:54:24
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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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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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MATLAB中FFT的使用方法(频谱分析) 说明：以下资源来源于《数字信号处理的 MATLAB 实现》万永革主编一.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 =39.0
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2024-01-09 23:19:01
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# 使用Java绘制PCM音频文件的频谱图
在数字音频处理中，频谱图是一种常见的可视化工具，用于表示声音信号在频域上的特征。频谱图通常通过对音频信号进行傅立叶变换(FFT)来获得。在本文中，我们将使用Java编程语言来绘制PCM音频文件的频谱图。
## PCM音频文件
PCM（Pulse Code Modulation）是一种用于数字音频编码的标准格式。PCM音频文件包含原始音频信号的样本数
原创
2024-04-02 04:20:43
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采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。 N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*Fs/N。
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2023-07-30 13:39:18
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快速傅里叶变换FFT进行频谱分析（matlab）本章摘要：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。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。本章主要讲解如何采用matlab进行傅里叶变换，以及需要注意的事项。一、组合信号比如有这样一个组合信号，其波形图如下，杂乱无章，看不出名堂。 S=2+3 * c
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2024-01-19 22:49:46
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# 使用Java绘制频谱图
## 简介
在本文中，我将教会你如何使用Java绘制频谱图。频谱图是一种图形化的表示方式，用于显示不同频率的音频信号的强度。通过绘制频谱图，我们可以更直观地了解音频信号的频率分布情况。
## 整体流程
下面是实现这个任务的整体流程，我们将使用Java的音频处理库`javax.sound.sampled`来读取音频文件，并使用`Java2D`绘制频谱图。
```m
原创
2023-12-12 11:22:54
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FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2024-01-29 03:17:50
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作者：Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学介绍拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。实际上，某些机器学习模型被设计
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2024-09-25 10:44:11
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音的高度。音的高低是由振动频率决定的，两者成正比关系：振动频率高则音”高”，反之则”低”。基频决定音高一个有各种泛音的声音，即使泛音比基频大得多，也依然以基频来定音高。这一点很重要。这就是为什么同唱一个音高，不同人的音色截然不同的根本原因：他们只是基频相同，泛音是截然不同的。总结：在人为制造一个从低频到高频逐渐变强的声音这个过程，尝试去掉基频，但是结果我们可以看到，去掉基频并不能改变音高；故得出结
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2024-01-05 15:30:41
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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
spectrogram例子Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:2-1/Fs;
y = chirp(t,100,1,200,'quadratic');
spectrogram(y,100,80,100,Fs,'yaxis')
view(-77,72)
shading interp
colorbar off [s,f,t,p] = spectrogram(y,100,80,100
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2023-12-07 21:08:54
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AS3声音功能中最令人兴奋的新增功能之一,就是可以访问声音频谱数据.这在以往的版本中是比较难实现的,或者得借助第三方工具才能完成的,而现在,这些频谱功能给内建到SoundMixter类里的computeSpectrum().所以在编写频谱之前,我们先从AS3的帮助文档中来认识一下computeSpectrum()是什么东西.computeSpectrum () 方法 publ
# 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 |
|------|------------------------------|
| 1
原创
2024-09-11 06:10:28
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# Java实现FFT频谱显示
FFT（快速傅里叶变换）是一种用于将信号从时域转换为频域的算法。FFT广泛应用于信号处理、音频分析等领域。本文将介绍如何使用Java实现FFT频谱显示，并提供相应的代码示例。
## 什么是FFT？
傅里叶变换是一种将信号从时域转换为频域的数学方法。它将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数，这些函数组合在一起可以重建原始信号。傅里叶变换可以帮助我们理解信号的频谱特
原创
2023-08-07 11:06:54
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虹科实时频谱分析仪是集成的无线电接收器和数字化仪/分析仪，它具有嵌入式捕获控制器，使用户能够：定义并执行实时，精密的触发，跟踪和扫描配置与这些跟踪和扫描有关的无线电RFE和DSP捕获的时间标记和数据输出跟踪和扫描由下图数字化仪中的捕获控制器部分控制。跟踪和扫描分别定义为单个（块或连续流）捕获和一系列捕获，每个捕获与其硬件配置相关联。 虹科HK-R5550支持不同的RFE操作模式和后续的DSP功能，
FFT（快速傅里叶变换）是数字信号处理的经典算法，学过DSP或者芯片设计的人大多知道这个算法。但是，大家是否想过，为什么数字信号处理会有那么多FFT呢？有人会说，为了分析信号的频谱。那么下边的问题就是，分析频谱对我们的日常需求，比如手机打电话，雷达测量速度和方向等等一些与实际需求有什么联系？为什么FFT如此重要？本文举一些简明的例子，阐释一下FFT到底有什么用。 先回忆一下FFT是什么。上世纪70
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2023-10-21 08:06:08
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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。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如 果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用 FFT 变换的原因。另外，FFT 可以将一个信号的频谱 提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道 FFT 是什么，可以用来做什么，怎么去 做，但是却不知道 FFT 之后的结果是什意思、如何决定要使
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2023-07-20 23:08:45
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