应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x[k]。根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT分析其频谱。利用FFT分析信号 的频谱；(1) 确定DFT计算的参数； (2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。 答：信号下x[k]基频，可以确定基波周期N=16，为显示
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2024-06-04 08:21:38
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利用Xillinx FFT9.1 ip核 进行频谱分析和幅值、频率的提取前言幅值和频率的提取原理代码及解释程序下载和仿真验证 前言有关Xillinx FFT ip 核的使用方法，读者可以参考这篇博客：上述博客中，详尽地介绍了该IP核的配置方法(博主也给出了源码的链接)，本文是基于这篇博客的程序内容，对输出结果进行了一定的数据提取，即提取出了输入信号的幅值和频率，整个工程的源码链接见最后。幅值和频
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2024-08-23 15:11:41
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原理找一本数字信号处理的书，把DFT的原理耐心看一遍就能明白所有前置知识的概念，比如什么是W(N,nk），为什么要把实数序列拓展到复数域上，不要看xxx博文的介绍。FFT就是DFT的一种快速实现算法，DFT复杂度O(),FFT可以把复杂度降到O()。FFT分为基2 时间抽取法与基2 频率抽取法，本文介绍的是时间抽取法。 FFT的实现步骤主要分为三步:将原序列扩展到复数域上，然后进行序数重排（元素的
分享前的总结一入电赛深似海，此话不假，个人感觉很累，但是收获确实多。本人去年参加了国赛，电赛提前半个月就开始着手准备了，只记得那时候不是调试就是在调试的路上，也因此留下了宝贵的我姑且称之为“经验”，作为一名小白，借此机会跟各位老白和小白分享一下。我训练较多的是信号类的题目，做到最后我发现无非就是测频，测幅值，用一下FFT，显示，玩一下LCD屏，分析一下时域和频域，其实原理上都挺简单的，再加一些难度
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2024-09-04 16:37:24
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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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2023-11-26 16:57:27
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前言：本人的课题是关于EIT采集系统设计，所谓的EIT，简单的说就是往人体注入特定频率的电流信号，通过采集反馈的电压信号，进而使用成像算法重构人体内部的阻抗分布。由于采集到的电压包含其它频率的热噪声，为了只保留注入频率的信号成分，需要对采集到的电压信号进行FFT处理。在本文应用中，FFT相当于一个带通滤波器，用于获取指定频率的信号信息。关于快速傅里叶变化这里不做过多的介绍，具体可参考别人写的博客：
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2024-01-31 00:14:40
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本文详细的讲解了FFT的实现，简直是手把手了。我也是慢慢学过来的，知道网上的教程对于初学者不是很友好，所以决定自己写一份博客来记录下来我的经验
最近学校电赛院队招新，出的招新题就是低频示波器的。之前一直没有弄懂FFT，借着这次机会实现了一下。FFT原理详解 FFT，就是快速傅里叶变换，这个操作能够将时域信号转化成频域信号，然后对信号进行分析 这样说可
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2024-06-08 21:23:40
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# Android音频振幅波形分析与实现
音频振幅波形是音频信号的一种可视化表示，它展示了音频信号在时间轴上的振幅变化。在Android平台上，我们可以通过一定的技术手段获取音频数据，并将其转换为可视化的波形图。本文将介绍如何使用Android平台的相关API和第三方库来实现音频振幅波形的分析与展示。
## 音频数据的获取
在Android平台上，获取音频数据通常有两种方式：通过录音API获
原创
2024-07-24 07:44:05
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一 FFT的使用方法在matlab中常用的FFT函数有以下几种方式：（详细的使用说明可以百度matlab官网中FFT函数的介绍） X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 二 下面直接使用案例对FFT函数进行介绍案例一：x=1*sin(2*pi*15*t)+4*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
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2023-12-16 20:11:35
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包络分析详见：振动信号的包络解调分析机械故障诊断领域中许多振动信号包含着调制信号成分。如齿轮啮合传动时所出现的各种故障都具体反映为一个传动误差问‚传动误差大时会造成齿轮在传动中发生忽快忽慢转动‚轮齿在进入和脱离啮合时碰撞加剧产生较高的振动峰值使啮合振动的波形出现短暂时间的幅值变化和相位变化。因此可以把齿轮的啮合频率及其各次谐波看作一个高频振荡的载波信号而那些周期性出现的故障信号可看作调制信号。不同
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2023-12-17 10:33:02
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用python绘制八种数据编码方式的波形图2020春季北京航空航天大学计算机学院物联网引论课程作业，介绍八种常见数据编码方式并实践画出波形图。本文使用了python中的二维图像模块matplotlib。博主在信号与通信原理方面功底不深，如有表达不准或错误敬请指出。物联网或通信领域有许多种常用的数据编码方式，这些编码方式在不同的通信机制下能够分别发挥优势帮助我们进行数据传输。本文用示例讨论以下八种数
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2024-02-02 10:16:43
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目录 Python进行FFT频谱分析FFT点数分析Cosine信号波形周期方波信号波形复合信号进行FFT(补零，截断加长，加窗) Python进行FFT频谱分析声明：本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389FFT点数分析连载543FFT点数 = OFDM符号周期 x 采样频率OFDM符号周期 = 1/子载波间隔Cosine信号波形DFT公式: $X(k)=\frac{1
在STM32F1系列单片机上面实现FFT最近需要做一台基于stm32的示波器。如果测量信号参数，用单片机上面一些传统的方法局限性还是比较大，就开始琢磨直接上FFT。本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT。开始是下载stm32的DSP库，提供一个下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1M28W7WXNsO3QVfkZunh7rg 提取码：s7
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2023-11-24 05:44:43
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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
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2023-08-18 16:08:32
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# 如何使用Python生成波形频率
## 引言
在信号处理、音频处理、通信等领域，波形频率是一个重要的概念，我们经常需要生成特定频率的波形来进行分析或者展示。本文将介绍如何使用Python来生成不同频率的波形，并给出代码示例。
## 问题描述
我们希望能够通过Python生成不同频率的正弦波、方波和三角波，并且能够控制波形的频率。
## 解决方案
我们可以使用Python中的numpy库来
原创
2024-04-24 05:54:45
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电脑录音软件通常可以录制从麦克风输入电脑的声音，如果需要录制从电脑播放的声音的话，通常需要进行一些设置，这样就可以对电脑上发出的声音进行无损录制，如录制在线音乐，在线视频中的声音，网页上播放的声音等。 录音软件如何录制电脑播放的声音https://www.zhihu.com/video/1111955941695709184 1，打开要录制声音的电脑，然后在该电脑上安装
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2023-11-23 21:47:45
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Seiscomp3系统的代码量比较可观的，用代码统计工具算了一下，大概有49万行代码，主要以C/C++和python为主。如果没有C/C++基础的话，有不小的难度。最近因为工作的需要对Seiscop3的源码进行了部分走读，对系统的架构有一些了解，但对于代码细节还有待研究，此博客的目的主要是记录学习过程，希望给后来的同学一点启示，少走些弯路。当
# 利用Python处理三轴加速计数据计算振幅和频率
随着物联网和智能设备的发展，三轴加速计作为一种重要的传感器，广泛应用于智能手机、穿戴设备及其他电子产品中。三轴加速计可以测量物体在X、Y和Z方向上的加速度。在本文中，我们将探讨如何利用Python处理三轴加速计的数据，并计算振幅和频率。我们会通过具体的代码示例来进行说明。
## 加速计数据的基本概念
三轴加速计能够测量在三个正交轴（X、Y
一、介绍 磁簧开关(Reed Switch)也称之为干簧管，它是一个通过所施加的磁场操作的电开关。基本型式是将两片磁簧片密封在玻璃管内，两片虽重叠，但中间间隔有一小空隙。当外来磁场时将使两片磁簧片接触，进而导通。 一旦磁体被拉到远离开关，磁簧开关将返回到其原来的位置。可以用来计数或限制位置。二、组件★Raspberry Pi 3主板*1★树莓派电源*1★40P软排线*1★干簧管传感器模块*1★
一、何为声音中学物理中我们知道，声音是物体振动产生的声波。声音通过介质（空气、固体、液体）传入到人耳中，带动听小骨振动，经过一系列的神经信号传递后，被人所感知。声音是一种波。物体振动时会使介质（如空气）产生疏密变化，从而形成疏密相见的纵波。既然声音是波，那么我们就可以用图的形式来表示它。给定空间中某一点，该点的空气疏密随时间的变化如下：波形图 下图是一个正弦波，其周期为0.002s，频率为500H
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2023-12-17 12:05:53
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