最近因为工作的关系，重新开始学习信号基础，简单记录一下学习的过程，如何从一无所知到简单入门再到彻底搞明白，希望这篇可以帮助和我一样难入门的小白简单入门并产生兴趣~ 今天的第一篇，我们来聊聊什么叫时域、频域以及傅里叶级数展开。1. 时域和频域 傅里叶级数展
kaldi上有很多语音处理的代码知识 http://kaldi-asr.org/doc/feature-fbank-test_8cc.html 文章目录信号进行频域分析，相关特征的物理意义傅立叶变换定义具体操作matlab代码 信号进行频域分析，相关特征的物理意义傅立叶变换定义数字信号在时间和幅度上都是离散的信号。离散信号可以通过采样一个连续的时间信号得到，也可以直接由一个离散的时间过程产生。傅里
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2024-06-02 18:57:19
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学习了信号与系统及数字信号处理之后，什么感觉呢？这尼玛讲的什么玩意啊？数字数字信号处理考了62分哦。这两天，又看了看，因为可能要用到的唉。好像是这么回事：我的理解吧，是这样的，对于各种变换无非就是通过数学公式把一个函数从一个域变到另一个域。变来变去发现它有点物理意义了呢，也或着奔着它的物理意义去的。 对于模拟信号：1. 分解为傅里叶级数的情况：信号是又时间 t 变化，并且为周期性的哦，这
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2023-12-14 22:08:44
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信号与系统学习总结第三章 傅里叶变换章节思路：傅里叶级数——傅里叶变换——周期信号傅里叶变换——抽样定理①傅里叶级数 满足狄利赫里条件的周期函数f(t)可以分解为a0(直流分量)、cos(nω1t)、和sin(nω1t)的和。根据欧拉公式，还可以改写为指数形式。不同频率分量的幅度值和频率可以组成幅度谱，与之对应还有相位谱。周期信号的频谱是离散的，只会出现在nω1的点上，这里的幅度是对应频率的分量真
之前已经详细介绍了连续时间信号的傅里叶变换的推导过程，是由连续时间信号的傅里叶级数推导出来的。在前面 那个系列 的文章中，尽管没有太过于强调“连续时间”这几个字，但通篇的叙述都是默认把信号当做是连续时间信号来处理的。但现实是，计算机不能无线密集地存储一段连续时间信号，也不能处理连续时间信号，因此必须将信号进行离散化，把连续时间信号离散化的手段是对其进行取样。而如何得到离散时间信号（简称离散信号）的
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2024-09-05 14:50:29
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傅氏变换分析是信号分析中很重要的方法，借助matlab可以很方便的对各类信号进行傅氏频域分析。本文介绍了集中离散的傅氏变换以及matlab实现方法。 1.离散序列的傅里叶变换DTFT(Discrete Time Fourier Transform) 代码： 1 N=8; %原离散信号有8点
2 n=[0:1:N-1]
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2024-05-17 12:16:58
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一个简单的傅里叶变换>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.linspace(0,2*np.pi,50)
>>> x
array([ 0. , 0.12822827, 0.25645654, 0.38468481
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2023-12-24 20:09:20
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DFT、DTFT、DFS、FFT、FT、FS之间的关系FT和FS是研究连续信号的，在数字信号处理中不涉及。主要是前四种的关系：DFT（Discrete Fourier Transform）：离散傅里叶变换DTFT（Discrete-time Fourier Transform）：离散时间傅里叶变换DFS（Discrete Fourier Series）：离散傅里叶级数FFT（Fast Fourie
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2023-10-19 22:35:25
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MATLAB如何实现傅里叶变换FFT？有何物理意义？为什么要进行傅立叶变换，究竟有何意义？如何用MATLAB实现快速傅立叶变换？本文从 FFT 的由来开始讲起，然后在 MATLAB 中实现了 FFT 的计算，并给大家详细地解读了 FFT 的变换结果，最后还介绍了 FFT 的一个应用实例。工具/原料 MATLAB准备傅里叶变换的基础知识 1为什么要进行傅里叶变换？将时域的信号，变
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2024-01-16 16:49:48
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# Python连续信号的傅里叶变换
傅里叶变换是信号分析的重要工具之一，可以将一个时间域的信号转化为频率域的信号。在许多工程和科学领域中，傅里叶变换被广泛应用于信号处理、图像处理和通信系统等方面。本文将通过Python实现连续信号的傅里叶变换，并展示其应用示例。
## 傅里叶变换的基本概念
傅里叶变换的基本思想是将复杂信号分解为不同频率的正弦和余弦波的叠加。对于一个连续时间信号 \( f(
傅里叶变换快速傅里叶正逆变换的两对算子：
fft_image和fft_image_inv：分别是把图像变换到傅里叶频谱图和把傅里叶频谱图变换为图像fft_generic（Image, ImageFFT, Direction, Exponent, Norm, Mode, ResultType) 这个算子通过不同的Direction来做正逆变换。Direction：to_freq，Expone
传递函数：对于最简单的连续时间输入信号 x(t), 和输出信号 y(t)来说传递函数 H(s)所反映的就是零状态条件下输入信号的拉普拉斯变换X(s)Y(s) 之间的线性映射关系：系统收敛条件：传递函数可以分解为以下形式：Sp为r重极点，Si为一阶极点。反变换得到系统冲激响应：当极点在jw左半平面时，系统是稳定的（收敛）。 系统频率响应：
1)教程第一部分的总结由第一部分，我们知道为了分析非静态信号(频率随着时间变化)，我们需要小波变换。【傅里叶变换不适用于非静态信号，因为两个在时域上完全不同的信号，可能含有相同的频率成分】 2)傅里叶变换的原理【可以解释为什么 两个在时域上完全不同的信号，会产生相同的傅里叶变换结果】
任何周期性函数可以被表示为周期性复指数函数的无穷和。该想法随后又被泛化到非周期性函数，以及周期性
在进入小波分析之前，我们首先要做的事情就是搞清楚傅里叶变换，很多教材、视频中讲解小波分析都会提到傅里叶变换，那么他们到底有什么关系呢？，看完这篇文章我相信你一定还是不会明白（哈哈哈哈，没想到吧，你没看错，不会明白！！！）因为我会出一个系列（专栏），专门讲解小波分析及其应用，这是专栏的第一篇文章，所以大家别着急，我们慢慢道来......1.傅里叶变换介绍首先，咱们先来看看一维的傅里叶变换：官方给出的
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2024-01-25 22:35:52
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卷积定理函数空间域的卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。对应地，频率域的卷积与空间域的乘积存在对应关系。即： 由卷积定理可知所有频域的滤波理论上都可以转化为空域的卷积操作。给定频率域滤波器，可对其进行傅里叶逆变换得到对应的空域滤波器；滤波在频域更为直观，但空域适合使用更小的滤波模板以提高滤波速度。因为相同尺寸下，频域滤波
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2024-03-08 19:34:46
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## Python对信号进行傅里叶变换和逆变换
在信号处理中，傅里叶变换是一种非常重要的数学工具，可以将一个信号分解成频谱。而逆变换则可以将频谱重新转换为原始信号。Python提供了强大的库`numpy`和`scipy`来实现信号的傅里叶变换和逆变换。
### 傅里叶变换
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，可以通过`numpy.fft.fft()`函数来实现。下面是一个简单的示例：
原创
2024-06-05 05:51:21
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# Python对信号做离散傅里叶变换
离散傅里叶变换（DFT）是信号处理中的一种重要工具，它能够将一个离散信号在频域上表现出来。DFT的主要功能是将时间域信号转化为频域信号，从而使得我们能够分析信号的频率成分。Python提供了强大的库，可以用来实现DFT，从而帮助我们更轻松地进行信号处理。
## 概述
DFT的数学表达式为：
$$
X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n
# Python实现时序信号的傅里叶变换
时序信号的傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的方法，它可以帮助我们分析信号的频谱特性。在Python中，我们可以使用NumPy和SciPy库来实现时序信号的傅里叶变换。本文将详细介绍如何使用Python进行时序信号的傅里叶变换，并提供一个具体的示例。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要安装NumPy和SciPy库。如果尚未安装，可以使
原创
2024-07-28 10:29:53
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深入理解傅里叶变换的性质：实函数、卷积、相关、功率谱、频响函数1实函数傅里叶变换的性质1.1实函数傅里叶变换的性质1.2实偶函数傅里叶变换的性质1.3实奇函数傅里叶变换的性质2傅里叶变换的基本性质2.1线性2.2对称性2.3折叠性2.4尺度变换性2.5时移性2.6频移性2.7时域微分性2.8频域微分性2.9时域积分性2.10频域积分性2.11时域卷积定理2.12频域卷积定理2.13帕塞瓦尔定理详
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2023-11-08 09:57:28
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一、前言我想认真写好快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），所以这篇文章会由浅到细，由窄到宽的讲解，但是傅里叶变换对于寻常人并不是很容易理解的，所以对于基础不牢的人我会通过前言普及一下相关知识。我们复习一下三角函数的标准式：$$y=A\cos (\omega x+\theta )+k$$$A$代表振幅，函数周期是$\frac{2\pi}{w}$，频率是周期的倒数$\
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2023-09-14 23:50:32
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