模块前面有简单介绍如何使用import从外部模块获取函数并且为自己的程序所用： >>> import math
>>> math.sin(0) #sin为正弦函数
0.0 模块是程序任何python程序都可以作为模块导入。假设写如下程序，并且将它保存为以C:\python\hello.py #hello.py
print "hel
傅里叶画像今天(3月21日)是法国著名数学家、物理学家让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅里叶的251岁生日。傅里叶(或译付力叶、傅立叶等)是埃菲尔铁塔上镌刻的72位科学家/工程师之一，与拉格朗日、拉瓦锡、安培、库伦等齐名，即便是在群星熠熠的19世纪数学界，也是一位响当当的人物。大部分人知道他的名字都是因为傅里叶级数(Fourier Series)和傅里叶变换(Fourier Transformation)(
在无线通信系统中同步是非常关键的一个过程，同步对信号正确的传输有着非常的重要意义。通常，我们常用CAZAC序列(Const Amplitude Zero Auto-Corelation)进行帧同步，CAZAC序列全称恒包络零自相关序列。它主要包括有ZC序列、Frank序列、Golomb多相序列和Chirp序列等。因为其有很好的自相关特性，广泛用于无线通信领域，雷达、CDMA、LTE、5G NR等需
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2023-12-23 23:25:23
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FFT求卷积（多项式乘法）卷积如果有两个无限序列a和b，那么它们卷积的结果是：\(y_n=\sum_{i=-\infty}^\infty a_ib_{n-i}\)。如果a和b是有限序列，a最低的项为a0，最高的项为an，b同理，我们可以把a和b超出范围的项都设置成0。那么可以得出：y0=a0b0，y1=a1b0+a0b1，y2=a0b2+a1b1+a2b0……，y(n+m)=a(n)b(m)。构造
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2024-01-16 21:06:20
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目录一，实验原理二，实验内容1、实现2N点实数序列2、已知某序列编辑在单位圆上的N=64等分样点的Z变换为：3、周期为N的余弦序列： 1，求该序列N点FFT 2，求该序列2N点FFT 3，求该序列N/2点FFT4、用FFT实现有限长序列的线性卷积,给定两个序列x=[2,1,1,2],h
本文为美国华盛顿州立大学（作者：JASON JOHN MARTIN）的硕士论文，共210页。多普勒雷达正在世界各地的棒球和垒球场馆中使用，以跟踪投球和击球的轨迹。这些设备位于本垒板后面，可以跟踪击球速度、旋转速度、角度和球的位置。这些数据是用来衡量球员的表现，以及保持对比赛过程的统计。体育用品制造商使用雷达装置来测量设备的性能。本研究的目的是确定雷达报告数据的准确性。与高速视频相比，雷达在本垒附近
FFT matlab实现以及应用分析FFT实现利用FFT进行声音处理代码附录 FFT实现此处内容引用某篇博客，懒得找了，对此FFT的matlab实现讲的十分详细，大家想找的话可以自己去找按时间抽取的信号流图： 我们从这张信号流图可以抽象出程序的实现步骤：首先对信号时间序列进行逆序处理，再进行下面的工作，分三层循环进行： 第一个循环是进行N阶的FFT运算；第二个循环其实就是，每一阶FFT的时候，有
FFT在通信领域有着很重要的地位，因为它运算快，易于硬件实现，例如OFDM符号的生成就可以直接利用FFT，今天我们就分析一下FFT的原理。一、DFT复杂度 我们知道FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform）。那么为什么要有这种高效算法呢？就先从DFT说起。下面是DFT的公式： 式中 既然FFT是为了减小DFT的运算复杂度，那么咱们先分析DFT的
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2023-11-10 18:48:24
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数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：这个界面涉及功能众多，其中包括语音信号的观察分析、音色变换、AM调制解调、减抽样、加噪去噪、相频分析和幅频滤波等，最重要的是对MATLAB中函数的掌握，通过不同函数的组合实现你想要实现的功能。本篇不会给出整个界面的程序，下面会分块给出每个功能的程序，整个界面只需GUI设计界面文件、定义结构体并把对应键
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2024-09-18 15:49:39
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说明：以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编一.调用方法 X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意： （1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 例： N=8; n=0:N-1; xn=[4 3 2 6 7 8 9 0]; Xk=fft(xn) → Xk =39.0000 &nb
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2024-09-25 19:14:15
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在信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种重要的技术，能够高效地分析频率成分。然而，在使用 FFT 处理信号时，我们可能会遇到一些问题。本文将通过一个实际案例，详细记录如何解决“FFT变换 python 代码 信号处理”过程中的问题。
### 用户场景还原
假设我们正在开发一个音频处理应用，应用功能包括噪声消除和声音增强。用户预期能够通过 FFT 技术实时分析和处理音频信号。以下是时间线事件
目录一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别二、二维傅里叶变换（快速算法及朴素算法）的实现及各种算法用时比较三、逆傅里叶变换的算法及代码正文 一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别1、对50个数进行一维傅里叶变换（比较mydft1，myfft1，fft）代码：clear
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amax = 49;
x =
为什么需要DFT数字语音信号是离散时间信号，对其进行频域分析可以通过离散时间傅里叶变换（Discrete-time Fourier transform, DTFT）或者离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform, DFT）。二者的区别在于，DTFT作用于时域离散的非周期信号，变换到频域后得到的是连续的周期信号；DFT作用于时域离散的周期信号，变换到频域后得到的是离散的周期
本节针对《现代语音信号处理》这本书的第三章，即时域分析部分。时域分析根据语音分析的参数的不同，语音信号分析分为时域、频域、倒谱域、时频域、小波域、高阶累积量域等方法。时域分析具有简单、运算量小、物理意义明确等有点；但更为有效的分析大多围绕频域进行，因为语音中最重要的感知特性反映在其功率谱中，而相位变化只起到很小作用。另一方面，按照语音学观点，可将语音特征的表示和提取分为模型分析和非模型分析两种。模
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2024-08-30 15:59:18
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FFT在matlab中的用法一、FFT的物理意义 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、
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2024-01-28 17:28:26
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这是由第 450 行中神话般的 IFFT 子程序完成的，该子程序将 REX[] 和 IMX[] 中保存的 513 个点转换为输出段 XX[] 中保存的 1024 个
原创
2024-03-17 14:27:49
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功率谱：nfft=length(total_wave);
window1=hamming(100); %海明窗
noverlap=20; %数据无重叠
range='onesided'; %频率间隔为[0 Fs/2]，只计算一半的频率
[Pxx1,f_PSD]=pwelch(total_wave',window1,noverlap,nfft,Fs,range);
plot_Pxx1=10
# 项目方案：使用Python绘制振动信号的FFT频谱图
## 一、项目背景
在工程及科学领域，信号处理是重要的一部分，而快速傅里叶变换（FFT）作为一种常用的频域分析工具，在振动信号的分析中占有重要位置。通过FFT，可以将时域信号转换为频域信息，分析其频谱特性，进而获取振动的频率成分、能量分布等重要信息。
### 引用形式的描述信息
> 本文主要使用Python语言实现振动信号的FFT频谱
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
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2023-08-18 16:08:51
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1. 傅里叶变换也就这四种情况,那么从这四种情况中我们可以概括出他们的规律,即: 非周期<--->连续 周期<--->离散 这个规律对于时域和频域上的信号是对称的。例如，如果时
