一、实验目的与要求 1．频谱分析的基本概念； 2．对常用信号进行频谱分析：正余弦信号、方波信号、锯齿波信号、矩形脉冲信号等； 3．应用FFT进行频谱分析，Matlab编程仿真。二、实验设备与平台 实验设备要求每个学生一台电脑，运行环境为Matlab.三、实验原理周期信号的傅里叶级数；能量信号的傅里叶变换；在实际计算机系统中，用采样序列的离散傅立叶变换来近似模拟信号的傅里叶变换，并采用算法FFT(快
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2024-03-08 13:12:44
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1.首先学习下傅里叶变换的东西。学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下，并没有深入的讲解。而现在看来，傅里叶变换似乎是处理的方面的重点只是呢，现在就先学习学习傅里叶变换吧。 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图，我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质。时域上的东西直观的反应到了频域上了，很完美的结合到了一起，233333.  
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2023-09-06 16:39:29
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1、信号分为能量信号和功率信号一个普通信号x(t)，那么信号的功率Px在时间T内，信号的能量表示为Ex2、怎么判断信号是能量信号还是功率信号】1、 能量信号：下面的极限值存在，则为能量信号2、 功率信号：能量除以时间就是功率，如果下面的极限存在就是功率信号若第一个极限E存在，即称为能量信号;若第二个极限P存在，则称为功率信号。1、频谱 频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂震荡分解为振幅不
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2024-02-02 07:46:17
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利用matlab怎样进行频谱分析 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数
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2024-08-31 20:13:04
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经过前面几小节我们已经完成了基本的功能，本节将对剩余部分及前几节内容进行整合。一、前景回顾项目【QT5.13频谱分析软件】（一）——开篇项目【QT5.13频谱分析软件】（二）——项目框架搭建项目【QT5.13频谱分析软件】（三）——线程获取Excel表格数据项目【QT5.13频谱分析软件】（四）——数据动态波形显示 二、波形暂停、开始及加减速完成波形的暂停/开始/加速/减速，其实这四个功
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2023-11-07 13:04:30
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Acoustica Premium Edition for mac是一款优秀的音频编辑软件，acoustica mac版具备光谱编辑、多轨编辑、实时分析仪、频谱分析、音频恢复、混响效果等实用的功能，支持各种音频格式，赶紧试试这款Acoustica Mac版哦！测试环境：MacOS 10.5.2Acoustica Premium Edition for mac安装教程 Acoustica Premi
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2024-01-04 09:16:11
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一、实验目的 设计计算机程序，产生序列并计算序列的FFT和IFFT，绘制其幅频特性和相频特性曲线；模拟产生离散系统的输入序列和单位脉冲响应，分析FFT的计算长度对系统输出响应的影响；模拟产生连续时间信号，选取适当的采样频率对其采样，并用FFT算法计算其频谱，分析信号的观测时间长度，FFT的计算长度对信号频谱计算结果的
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2024-07-13 15:35:03
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# Java 中的频谱分析算法实现指南
频谱分析是信号处理领域中一种关键的技术，主要用于分析信号在不同频率上的能量分布。对于刚入行的小白来说，理解和实现频谱分析算法的过程可能会感到困难。在此，我将为您详细介绍这一过程，并提供必要的代码示例和注释，帮助您实现频谱分析算法。
## 流程概述
在实现频谱分析算法之前，我们需要了解整个实现的流程。以下是实现频谱分析的关键步骤：
```mermaid
原创
2024-10-19 05:12:39
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# JavaScript 频谱分析实现指南
频谱分析是一种信号处理技术，可以用来分析音频信号的频率成分。通过 JavaScript，我们可以利用 Web Audio API 实现音频频谱的可视化，这里将向你介绍如何实现这个过程。下面是实现频谱分析的整体流程：
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------
一、相位噪声 虽然我们看不到频谱分析仪本振系统的实际频率抖动，但仍能观察到本振频率或相位不稳定性的明显表征，这就是相位噪声 (有时也叫噪声边带)。没有一种振荡器是绝对稳定的，它们都在某种程度上受到随机噪声的频率或相位调制的影响。如前所述，本振的任何不稳定性都会传递给由本振和输入信号所形成的混频分量，因此本振相位噪声的调制边带会出现在幅度远大于系统底噪的那些频谱分量周围 (图 1-1)。显示的频谱分
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2024-10-26 09:17:36
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数字信号处理第三次试验：用FFT对信号作频谱分析前言一、实验目的二、实验原理与方法三、实验环境四、实验内容及步骤五、实验结果截图（含分析）六、思考题 前言为了帮助同学们完成痛苦的实验课程设计，本作者将其作出的实验结果及代码贴至CSDN中，供同学们学习参考。如有不足或描述不完善之处，敬请各位指出，欢迎各位的斧正！一、实验目的学习用FFT对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误
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2023-09-23 17:08:36
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1基础概念： 时域：用示波器，观察信号的波形信息 （幅度 周期 频率 ） 频域：频谱分析仪，观察信号的频率分布信息（频率 功率 谐波 杂波 噪声 干扰 失真） 调制域：适量分析仪，信号的矢量信息（幅度误差，矢量误差，相位误差） 2 频谱仪测试原理： 工作原理如下图 3仪器设置 RBW设置对测试的影响
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2018-12-03 16:07:00
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基本频谱分析：傅里叶变换是用于对时域信号执行频率和
原创
2023-08-08 08:34:12
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失真类型 频谱表现 产生新频率？主要听觉感受线性失真 整体频谱形状改变（高低频衰减、频段凸起/凹陷） 否 闷、薄、不平衡、不真实非线性失真 出现新的、规则的频
在信号的谱分析中，由于经典的谱分析方法物理意义比较明确，能够处理的信号信噪比可以很低（相对于现代的谱估计来说），而且处理算法简单稳定；因此在大多数的情况下都是使用经典的谱分析方法对信号进行谱分析。 经典的谱分析方法有：直接法、间接法、Bartlett法和Welch法。下面就来分别讨论这几种方法的特点。直接法
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2024-01-30 01:42:15
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# Android 频谱分析实现指南
频谱分析是一种音频信号处理技术，能帮助我们查看瞬时的频率分布。在Android中实现频谱分析，我们可以通过录音并利用FFT（快速傅里叶变换）来分析频谱。以下是实现频谱分析的基本流程和具体步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Android项目 |
| 2 | 添加所需权限 |
| 3
原创
2024-08-30 05:11:00
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最近开始玩了一下adalm pluto。这个sdr前几年就出了，基于ad9363和zynq7010，是一个全双工的sdr，可以支持gnuradio和matlab，缺点是usb2.0接口，因为之前一直在用limesdr所以一直没怎么真的用这个设备。但是这个设备有个好处是可以利用zynq芯片自带的arm跑linux，这样就意味着只需要刷入合适的固件就可以不需要电脑，直接脱机实现一些功能，目前已经有人开
文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验步骤及内容四、实验代码及图像结果 一、实验目的 进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解（因为FFT只是DFT的一种快速算法，所以FFT的运算结果必然满足DFT的性质）熟悉FFT算法原理及子程序的应用。掌握用FFT对连续信号和时域离散信号进行频谱分析的基本方法。了解可能出现的分析误差和原因，以便在实际中正确应用FFT。二、实验原理 如果
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2023-11-26 08:46:30
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为什么要进行fft频谱分析1.在当今生活中，控制与我们息息相关。但是控制好坏与我们对数据的处理程度又有着密不可分的联系。在信号处理方面，对于传感器的滤波起着至关重要的作用。一般情况下我们通过一些类似于上位机这样的平台来获取传感器传回来的数据，并且通过传回来的数据实时将图像反映在上位机上。但是我们只能获取到时域上的信号，却没有能够在频域上来审视波形。自然而然，我们对数据的滤波也达不到一个比较完美的效
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2024-01-11 15:12:00
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