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 =39.0000 &nbs
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2023-09-15 14:05:13
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传统FFT利用三角函数的正交性，将信号分离出来，从而将时域的信号变换到频域。但是，它有一个很重要的前提：输入的序列必须是周期内等间隔采样的值，这样，FFT计算的结果才是我们想要的。
实际的情况是，很难做到等间隔采样。比如，交流电的频率是变化的，并不是固定的50Hz。如果采用按照50Hz的信号来采样，则计算结果将无法反映原始信号。
为什么会出现上述的
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2024-03-14 14:04:37
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先看一下我收到的程序，作为研究对象的信号是这样产生的： T=128; N=128; dt=T/N; &nb
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2023-10-31 20:18:24
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一、参考文献王兆华，全相位FFT相位测量法[J].二、Matlab代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% Zheng Wei, 2023/05/04
%%
%% 用途：如果信号频率f不等于fs/N的整数倍，FFT就会频谱泄露，计算的相位角就不对；
%
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2023-09-27 18:43:35
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快速傅里叶变换(FFT)是20世纪70年代微处理器进入商业设计时首次出现的。从昂贵的实验室型号到最便宜的业余型号,现在几乎每一台示波器都能提供FFT分析功能。FFT是一种功能强大的工具，高效使用FFT要求人们对FFT有一定的研究。本文将介绍如何设置FFT和高效使用FFT，FFT的技术原理这里不再赘述。FFT是一种能够缩短离散傅里叶变换(DFT)计算时间的算法，也是一种用于在频域(幅度和相位与频率的
# FFT相位谱的基本概念及Python实现
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种数学工具，用于将信号在时间域与频率域之间进行转换。而快速傅里叶变换（FFT，Fast Fourier Transform）是一种计算傅里叶变换的高效算法。信号的相位谱和幅度谱是傅里叶变换中两个重要的组成部分，本文将对FFT的相位谱进行简要介绍，并使用Python进行示例和应用。
## 1. 什么
FFT物理意义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。从而分析信号的频域特征。常用于频谱分析。时域信号直接通过ADC进行采样获得。采样要点采样频率要大于信号频率的两倍N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。结果意义采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。假设原始信号的峰值
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2023-12-20 14:39:48
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关于FFTFFT程序，输入是一组复数，输出也是一组复数，想问一下输入到底应该输入什么，输出的复数的含义是什么？给定一组序列的抽样值，如何用FFT确定它的频率？ 首先，fft函数出来的应该是个复数，每一个点分实部虚部两部分。假设采用1024点fft，采样频率是fs，那么第一个点对应0频率点，第512点对应的就是fs/2的频率点。然后从头开始找模值最大的那个点，其所对应的频率值应该就是你要的基波频率了
# Python 计算 FFT 相位谱
在现代信号处理和数据分析中，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的方法，可以用来分析信号的频率成分和相位信息。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何使用 Python 计算 FFT 相位谱。通过一个简单的例子，我们会学习整个流程，并最终用图形化的方式展示相位谱。
## 整体流程
下面是我们进行 FFT 相位谱计算的整体步骤：
| 步骤
# 使用 Python 计算 FFT 的相位谱
快速傅里叶变换（FFT）是一种计算序列的离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的高效算法。在信号处理领域，尤其是在音频和数字信号处理中，FFT 被广泛应用。相位谱是指信号频谱中每个频率成分的相位信息。本文将向你展示如何使用 Python 计算信号的 FFT 并提取其相位谱。
## 流程概述
在实现 FFT 的相位谱计算前，我们可以简要概述整个流程。
原创
2024-10-21 06:06:48
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FFT(Fast Fourier Transformation)，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换(DFT)的快速算法。采样得到的数字信号，做FFT变换，N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。假设信号:S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)它含有:2V的
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2024-09-05 15:42:57
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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、
在上一篇文章中，我们介绍了 Matlab 中 FFT 计算的表达式和基本操作。其中最值得注意的就是「指标的习惯」我们也介绍了 FFT 可以用来帮助我们快速计算「傅里叶系数的数值近似」不过这部分内容讲的不够详细，因此本文先对此进行一部分的补充。回顾
周期函数傅里叶系数的计算
将积分区间
进行等距剖分
使用矩形公式（梯形公式同
FFT信号流图： 程序实现是这样：程序流程如下图：首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)a
针对2020年第十五届全国大学生智能车竞赛信标组关于声音信标的识别，需要采集声音信号和FM信号，通过声音信号和FM信号互相关进行距离检测和通过两组声音信号互相关进行信标方位判断。实际中，是在频域中对两组信号做乘法求最大值，而将时域信号变换为频域信号需要经过FFT变换，本系统引入一种新的级联FFT变换，大大提高了计算速度和效率。为了增加系统的抗干扰性，我们使用了广义互相关算法，有效抑制
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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# Python 相位实现指南
在软件开发领域，尤其是数据处理和分析中，“相位”通常指的是处理数据的阶段或步骤。对初学者而言，理解如何在Python中实现某种相位可能会感到复杂。本篇文章将详细讲解实现Python相位的过程，并提供相关代码和示例，确保你能清晰理解每一部分。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现一个简单的相位处理：
| 步骤 | 描述
# 相位 python
## 什么是相位？
在信号处理和通信系统中，相位是一个十分重要的概念。相位描述了信号或波的周期性变化情况，通常用弧度（radians）或角度（degrees）来表示。在数学上，相位可以定义为一个周期性变化的函数在一个周期内的偏移量。
## 相位的应用
相位在信号处理、通信系统、图像处理等领域都有着广泛的应用。在数字信号处理中，相位可以用来进行滤波、解调、调制等操作。
原创
2024-06-28 05:36:15
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一天一个信号处理小知识 1.相位调制引言在通信系统中，当通信设备产生了需要发送的数据，这个数据为一长串比特流，如果使用示波器画出来，那么就是一连串的方波。要想进行通信，就必须得想办法通过空气将这串比特流发送到对方那里，但是受制于现实因素，如果直接将方波发送到空气中，那么性能将会惨不忍睹，为了改善这样的情况，就需要将比特流转化为一种便于发送的形式，即调制。调制的方式有很多种，这里就只简单的讨论相位调
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2023-08-28 14:57:36
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1.重建载波定义：载波调制了电文之后变成了非连续的波，将非连续的载波信号恢复成连续的载波信号。码相关法：方法----将所接收到的调制信号（卫星信号）与接收机产生的复制码相乘。技术要点----卫星信号（弱）与接收机信号（强）相乘。特点----限制，需要了解码的结构；有点，可以获得导航电文，可以获得全波长的载波，信号质量好（信噪比高）。 平方法：方法----将所接受到的调制信号（卫星信号）自
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2024-01-29 11:13:56
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