目录 1.OFDM的产生和发展 2.串并转换 3.子载波调制 4.DFT的实现 5.保护间隔、循环前缀和子载波数的选择 6.加窗技术 7.RF调制 8.OFDM基本参数的选择 OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看做是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个字数据流将具有低比特率，从而降低速率符号并行发送的传输系统。它也是对多载波调制（MCM）
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2023-11-20 17:58:34
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写在前面：本篇文章是最近学习OFDM基本原理的一些思考，主要参考了华为《MIMO-OFDM技术原理》中第9章的内容，很多问题是大学本科时没有学明白的，以此记录一下，供个人学习使用。1 正交多载波调制原理OFDM是一种特殊的正交多载波传输技术，传统的多载波传输技术需要通过保留频率间隔来保证传输的可靠性，OFDM通过保证频域多个子载波之间的正交性来实现传输，不同的正交的子载波不影响其他子载波上信息的传
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2023-10-12 21:54:22
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要搞明白如何让python调用C/C++代码(也就是写python的extension)，你需要征服手册中的<>厚厚的一章。在昨天花了一个小时看地头晕脑胀，仍然不知道如何写python的extension后，查阅了一些其他书籍，最终在<>书中找到了教程。1。 首先要明白的是，所谓的python扩展(也就是你提供给python的c/c++代码，不一定是c/c++代码，可以是其
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2023-08-04 16:09:17
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1.需要安装的包tkinterx
2.需要引用的库import tkinter as tk3.创建一个窗体win1=tk.Tk()#常见窗口对象
win1.title('MY main')#添加窗体名称
win1.geometry('670x470')#设置窗体大小
win1.mainloop()#执行窗体4.弹出一个对话框import tkinter as tk
from tkinter imp
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2023-06-20 20:17:41
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作者：vera吧噗DFT与FFT算法当中，实际上作了周期性延拓。这是因为计算机进行处理的数据是有限时间段内的，而傅立叶变换要求的是时间从负无穷到正无穷的积分，因此必需要做延拓。这里就涉及到了谱泄漏问题。如图：假定信号是正弦波，如果信号不是整数个波长的话，则延拓的结果将使原本光滑的曲线出现奇点。如下图：
时域中的突变点在傅立叶变换下会对频谱有明显的影响，即谱泄漏（Spectral leakage）。
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2023-09-18 14:04:17
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何时、何地应用何种窗函数?为了减少泄漏，需要对信号施加窗函数。但施加窗函数的依据是什么呢？各种情况下应该施加什么类型的窗函数呢？在我们讨论窗函数的使用之前，让我们回想一下FFT变换三个基本属性：变换过程中能量必须守恒。也就是说，时域信号中的能量要与频域中的能量相等。FFT是在时域和频域之间变换信号。时域描述表明何时发生，频域描述表明是怎么发生的。FFT变换假设信号是重复、连续的周期信号。首先，让我
一、为什么要进行分窗？1. 分窗的作用减少频谱泄露。频谱泄露详解见：【20211228】【信号处理】从 Matlab 仿真角度理解频谱泄露 （参考：数字信号预处理--加窗的重要性） （参考：为什么要对信号加窗）
# 信号加窗的基本概念与Python实现
信号处理是现代通信、音频处理和信号分析等领域的重要基础，而信号加窗是信号处理中的一个关键步骤。通过将信号分段，使用窗函数可以改善频谱分析中的泄漏现象，使得频域分析的结果更加准确。本文将介绍信号加窗的基本概念、常用窗函数以及如何在Python中实现信号加窗，并通过示例代码进行说明。
## 一、信号加窗的基本概念
在信号分析中，经常会遇到需要将连续信号转
原创
2024-09-26 07:15:20
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数组和链表代表着计算机最基本的两种存储形式：顺序存储和链式存储，所以他俩可以算是最基本的数据结构。数组是一种基础数据结构，可以用来处理常见的排序和二分搜索问题，典型的处理技巧包括双指针、滑动窗口等，数组是数据结构中的基本模块之一。因为字符串是由字符数组形成的，所以二者是相似的。1 滑动窗口1.1 定义&
# FFT与Hanning加窗的作用
在信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种广泛应用于频域分析的工具。FFT通过将时域信号转换为频域信号，使我们能够观察到信号的频谱特征。然而，由于FFT对信号的处理会引入一些窗函数效应，因此加窗技术变得尤为重要。本文将介绍Hanning窗的定义以及它在FFT中的作用，并提供相应的代码示例。
## Hanning窗的定义
Hanning窗是一种平滑的窗
17. Scipy Tutorial- 非整周期信号加窗17.1 什么是加窗？使用FFT分析信号的频率成分时，分析的是有限的数据集合。 FFT认为波形是一组有限数据的集合，一个连续的波形是由若干段小波形组成的。 对于FFT而言，时域和频域都是环形的拓扑结构。时间上，波形的前后两个端点是相连的。 如测量的信号是周期信号，采集时间内刚好有整数个周期，那么FFT的上述假设合理。下面以采样率200$Hz$
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2024-01-31 11:52:25
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当输入信号的频率不是FFT分辨率的整数倍时，信号的能力就会向整个频域扩散，此时那些幅度比较小频点就会被覆盖，使得小幅度频点观察不出来，加窗之后可以防止能量外泄，这样就可以分析那些小幅度频点的特性！ 可以通俗的理解为防止频率泄露这是数字信号处理的相关知识了。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信
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2023-07-17 21:17:30
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OFDM循环前缀及其作用——矩阵视角解释读者在阅读这篇博客之前，建议先阅读和掌握我之前写的另一篇博客循环卷积和线性卷积（矩阵视角)。考虑一个时不变的宽带信号模型：如果不考虑噪声的话，式(1)可以看作是信道向量与信号向量的线性卷积。我们知道正弦函数是线性时不变系统的特征函数，注意这只在无穷维空间中成立，而实际中遇到的问题维度是有限的，所以不可避免地引入了符号间干扰(ISI)。为了解决宽带通信系统中出
摘要：一直以来都是用MATLAB做信号处理，得到预处理的特征后再用Python进一步应用神经网络之类的方法。这里将MATLAB中的FFT、STFT、加窗以及带通滤波通过Python接口实现，防止以后MATLAB用不了了，一定程度上也提高了效率，不用两个软件换来换去。系列目录Python信号处理：快速傅里叶变换(FFT)，短时傅里叶变换(STFT)，窗函数，以及滤波Python信号处理：自相关函数(
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2023-09-08 17:08:12
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加窗是为了减小泄漏!1、信号截断及能量泄漏效应
数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换。应注意到，傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。然而，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段，然后用观察的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。
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2023-10-10 19:43:01
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# 使用汉明窗加窗后的FFT分析
快速傅里叶变换（FFT）是信号处理中的一种重要工具，可以将时域信号转换为频域信号。FFT能帮助我们分析信号的频谱特性，但在使用FFT之前，对信号进行加窗处理是很重要的一步。本文将介绍如何使用汉明窗对信号进行加窗处理，并应用FFT进行频域分析。
## 汉明窗简介
汉明窗（Hamming Window）是一种常用的窗函数，主要用于减少FFT中泄漏效应。泄漏效应是
# Python FFT与加窗函数的应用
在信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT, Fast Fourier Transform）是一个非常重要的工具，它能够从时域信号中提取频域信息。然而，直接对信号进行FFT可能会引入频谱泄漏（spectral leakage）现象，因此我们通常需要在进行FFT之前使用加窗函数。本文将介绍加窗函数的概念，以及如何在Python中使用FFT并应用加窗函数。
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1. 数字信号处理为什么要加窗？防止频谱泄漏现象 快速傅里叶变换(FFT)实现了时域到频域的转换，是信号分析中最常用的基本功能之一。FFT变换时，总是从离散数据中选取一部分处理，将其称为一帧数据。而且FFT是在一定假设下完成的，即认为被处理的信号是周期信号。因此，FFT之前会对这一帧数据进行周期扩展。 以CW信号为例，如果选取的这一帧数据不是信号周期的整数倍，则在周期扩展时会存在样点的不连续性，如
本篇文章给大家谈谈初学者怎么用python写简单小游戏视频，以及初学者怎么用python写简单小游戏教程，希望对各位有所帮助 当然可以！下面是一个简单的Python游戏开发教程，帮助你入门：1. 安装Pygame库Pygame是一个Python游戏开发库，可以帮助你创建游戏窗口、绘制图形、处理用户输入等。你可以使用以下命令在命令行中安装Pygame：pip install pygame2. 创建
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2024-09-04 09:26:43
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# Python中FFT加窗实现
## 引言
在Python中，我们可以使用快速傅里叶变换（FFT）来分析和处理信号数据。然而，在某些情况下，对信号进行窗口加权可以提高分析的准确性和可靠性。本文将介绍如何在Python中实现FFT加窗，并详细讲解每个步骤所需的代码和注释。
## FFT加窗流程
下面是实现FFT加窗的整个流程，我们将使用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-19 13:58:47
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