1. 基2时间抽取FFT算法推导 设序列的长度为，为正整数,如果序列的长度不满足这个条件，可将序列补0以满足该条件。对长度为N的序列进行时间抽取，将其分解为两个长度为点的序列。两个长度点的序列分别为：  
目录一、先验知识1. 基波与谐波2. 基音与泛音二、图解泛音的形成原理生动形象的视频介绍三、图解泛音决定音色写在前面 响度由声源的振幅决定音调由基波的频率决定音色由泛音决定 一、先验知识1. 基波与谐波基波是原合成的周期信号傅里叶变换后最小频率对应的正弦波谐波是原合成的周期信号傅里叶变换后频率为最小频率整数倍对应的正弦波一个周期信号可以通过傅里叶变换分解为直流分量c0和不同频率
转载
2024-05-30 07:32:43
214阅读
背景最近做实验，要对实验数据做统计分析，所有的实验数据都在一个excel文件里的几个sheet里，需要对每个表里的数据进行傅里叶变换并获得其对应的共轭复数，然后求出频率强度和频率，计算每个表中频率在0.05-0.15之间的频率强度的和与频率在0.15-0.4之前的频率的和的商，这里准备使用python3的pandas库来自动化处理数据步骤1. 读取excel中的数据使用pandas的read_ex
转载
2024-09-02 20:21:32
130阅读
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。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、如何决定要使用多少点来做FFT。一个
转载
2023-08-18 16:08:32
994阅读
基波 谐波在振动学里认为一个振动产生的波是一个具有一定频率的振幅最大的正弦波叫基波。 这些高于基波频率的小波就叫作谐波。谐波是指对周期性非正弦交流量进行傅里叶级数分解所得到的大于基波频率整数倍的各次分量，通常称为高次谐波，而基波是指其频率与工频（50Hz）相同的分量。在电力系统中谐波产生的根本原因是由于非线性负载所致。当电流流经负载时，与所加的电压不呈线性关系，就形成非正弦电流，即电路中有谐波产生
转载
2024-10-24 08:33:35
388阅读
电力系统线路信号为 50HZ的交流正弦（余弦）信号。对这个信号进行一个周期的一路信号进行采样，再进行离散傅立叶变换，可以得到这个时刻的频域信息。其中，电力系统向量计算就是求出同一时刻所有线路的基波（ 50HZ频域分量）相位，进行快速的向量计算是提升电力系统测量控制系统性能的一大关键
转载
2023-10-11 10:39:41
153阅读
IDE应该是第一次在Mac上做C/C++开发，纠结过后选择使用CLion 开发。CLion是 JetBrains下专门用来开发C/C++的IDE，已经用习惯了Android studio和IntelliJ IDEA ，所以CLion用起来还是很顺手的。在新建一个C项目后，需要把FFmpeg的库导入才能正常运行。我们修改项目的CMakeLists.txt文件。 抽取音频AAC数据其实我们要做的主要
转载
2024-10-18 10:33:07
74阅读
# Java 基波计算方式
在数字信号处理中，基波是指信号中的最低频率成分。了解基波的计算方式对于分析波形信号的性质至关重要。本文将用 Java 语言展示如何计算基波，并通过示例代码进行说明。
## 基波的定义
基波是指周期信号中最基本的频率成分，通常指信号周期的倒数。计算基波频率的关键是捕捉到信号的周期性特征。在实践中，基波通常通过傅里叶变换获得。
## 示例代码
我们将使用 Java
先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
转载
2023-08-18 16:08:51
336阅读
图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
转载
2023-07-17 21:17:17
150阅读
一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
转载
2023-08-20 23:29:45
888阅读
1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
转载
2023-06-16 10:05:30
193阅读
刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
转载
2023-08-04 17:26:37
222阅读
1. 快速傅里叶变换（FFT） 原始二维傅里叶变换公式：np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换（不断分解成更小的、更容易的小蝶形变换替换大变换），但是要让输出的频谱图更有视觉效果，需要把四个角的中心点移动到矩阵中心，并做对数变换代码：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
转载
2023-08-26 12:21:22
153阅读
对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
转载
2024-01-16 16:54:29
182阅读
刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
转载
2023-10-29 21:20:21
57阅读
在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
转载
2023-08-18 16:08:43
522阅读
fft()函数简单到发指，一般使用时就两个参数fft(nparray,n),n还可以缺省。上代码：import numpy as np
from scipy.fftpack import fft,ifft
fft_y=fft(y)
print(fft_y)执行结果：[180444.84 -0.j -1764.15187386-6325.24578909j
转载
2023-08-07 21:27:22
739阅读
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
%matplotlib inline首先读入这次需要使用的图像img = cv2.imread('apple.jpg',0) #直接读为灰度图像
plt.imshow(img,cmap="gray")
plt.axis("off")
plt.show()使用numpy带的ff
转载
2023-10-05 10:05:58
95阅读
１、Caffe的卷积操作时间主要在矩阵乘法，假设一个m*n卷积核，且输入通道数为１，输出特征图大小为h*w，则乘法个数m*n*h*w,这里的优化仅限于对矩阵的乘法优化，因此，只要选择适合的矩阵计算库就可以了。２、若使用FFT来计算图像卷积。其主要步骤如下。假设输入图像的大小为len=h*w，卷积核大小k_len＝m*n；通常len>>k_len；对输入图像A做FFT，其算法的时间复杂度
转载
2023-07-20 23:07:16
67阅读
