文章目录前言一、高斯白噪声自相关函数及功率谱1.matlab代码2.运行结果二、均匀白噪声自相关函数及功率谱1.matlab代码2.运行结果三、正弦波与高斯白噪声叠加1.matlab代码2.运行结果四、正弦波与均匀白噪声叠加1.matlab代码2.运行结果总结 前言本文的主要内容是利用matlab实现信号和噪声产生及其功率谱分析。 高斯白噪声：功率谱密度服从均匀分布，幅度分布服从高斯分布。 均匀
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2024-04-17 07:27:11
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基于互功率谱（相位相关）的全局运动检测方法，可以对存在平移、旋转、缩放情况下图像运动检测，实现对图像的快速配准。基于互功率谱（相位相关）的理论基础是傅里叶变换，目前在傅里叶变换领域有了快速算法fft，因此速度较快，在图像配准、模式识别特征匹配等有着广泛应用。 1）图像间有平移变换。 &nbs
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2023-09-17 10:48:43
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《(最新整理)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《(最新整理)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析(13页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、完整)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析(完整)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布
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2023-10-16 22:40:26
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离散信号MATLAB频谱分析程序
%FFT变换,获得采样数据基本信息，时域图，频域图
%这里的向量都用行向量，假设被测变量是速度，单位为m/s
clear;
close all;
load data.txt %通过仪器测量的原始数据，存储为data.txt中，附件中有一个模版(该信号极不规则)
A=d
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2023-10-12 12:49:16
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什么是功率谱，什么是能量谱，求功率谱的过程为什么要叫做功率谱估计，为什么通常不使用传统的周期图法进行功率谱估计，这些问题再最开始进行信号处理分析的时候困扰了我很长一段时间，在网上找了很长一段时间找到了一篇比较好的英文说明文章，在此整理翻译给大家（对原文进行了适量删改，保证合理篇幅），原文可以自行Google搜索《Power Spectra Estimatio
功率谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题，涉及的问题很多。在这里，结合matlab，我做一个粗略介绍。功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法。经典谱估计中最简单的就是周期图法，又分为直接法与间接法。直接法先取N点数据的傅里叶变换（即频谱），然后取频谱与其共轭的乘积，就得到功率谱的估计；间接法先计算N点样本数据的自相关函数，然后取自相关函数的傅里叶变换，即得到功率谱的估计.都可以编程
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2023-09-18 07:09:41
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产生高斯白噪声的方法在“信号处理”专栏中有写，其时域和频域图如下： 用matlab中求自（互）相关的xcorr函数，参考帮助文档[r,lags]=xcorr(z,'biased');其中z是上述高斯白噪声，r是自相关函数，lags是时间偏移量（索引），尤其注意’biased’参数，这是调试了半天才发现的问题。 帮助文档里描述如下： 相当于算出来的r除以了样本数，这是离散自相关函数计算步骤。 如果不
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2023-11-29 15:59:27
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功率谱：信号先自相关再作FFT。频 谱：信号直接作FFT。区别：1、一个信号的频谱,只是这个信号从时域表示转变为频域表示,只是同一种信号的不同的表示方式而已, 而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究,其实频谱和功率谱的关系归根揭底还是信号和功率,能量等之间的关系。2、 频谱是个很不严格的东西，常常指信号的Fo
一、参考文献王兆华，全相位FFT相位测量法[J].二、Matlab代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% Zheng Wei, 2023/05/04
%%
%% 用途：如果信号频率f不等于fs/N的整数倍，FFT就会频谱泄露，计算的相位角就不对；
%
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2023-09-27 18:43:35
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如何得到信号的幅度谱和相位谱1 奈奎斯特采样率2 fftshift说明3 频谱图的横坐标如何和真实的频率对应4 频谱图的纵坐标如何和真实的幅度值对应5 源代码6 仿真结果 1 奈奎斯特采样率 如果想要不失真的恢复原基带信号，则采样频率要大于最高频率的两倍，该采样频率被称为奈奎斯特采样率。采样率越高，则采样周期越小，则信号越平滑。但是采样率不是
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2023-11-07 00:47:45
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要考电工了， 赶紧预习一波，去mooc 刷一波功率 根据物理学对功率的定义，电路中某元件或某部分电路的功率为 p ui 式中，u 为元件或部分电路的端电压；i 为流过元件或部分电路的电流。 交流电路中电压 u 和电流 i 随时间变化，则 p 也随时间变化，称为瞬时功率。 工程上常用平均功率，即式中，T 为 u 和 i 的周期。 直流电路中电压 U 和电流 I 不随时间变化，则功率为电功率 电功
1. 基本方法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。它的Fourier变换和功率谱密度估计存在下面的关系： &nbs
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2024-08-19 12:54:21
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2G的文件，里面有两列，一列是用户id，另一列是该用户的粉丝id，如12345 56321就是说56321是12345的粉丝，求互粉的用户。解法：1.脑子要马上反应到两列都是数字，既然是数字就有50%的几率要用到排序。 2.把文件拷贝一份，列互换，然后两个文件都排序（外排序），然后类似于双指...
原创
2021-09-01 11:56:53
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1、内容简介略2、内容说明略3、仿真分析clear all;close all;clcfs=10000; %采样频率t=0:0.005:1*pi; %采样时间x=4*sin(2*200*pi*t).*(sin(2*4500*pi*t))+25*(sin(2*4500*pi*t));
原创
精选
2022-05-10 11:44:10
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功率信号有无穷大的能量，其能量积分不存在，但是可以由片面到全部来看待问题。我们可以先截一段功率信号ST(t),-T/2<t<T/2。这样就可以作傅利叶变换了，有ST（f）。由巴塞伐乐定理有，能量E=ST（t）的平方在T段的积分=ST（f）的平方在无穷频率上面的全部积分。于是可得功率谱密度如图中式（2.2-39）。这里问题是为什么一下子就“可得功率谱密度”为这个形式了？答：可以这么想：式
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2023-12-23 22:13:05
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在这篇博文中，我将详细记录如何在 Python 中计算信号的幅度谱和相位谱。通过本指南，您将能够一步一步地掌握信号处理中的 FFT 技术。
### 环境准备
在开始之前，确保您已安装相应的 Python 环境和所需的库。我们将使用 `numpy` 和 `matplotlib` 库进行傅里叶变换及数据可视化。
以下是安装所需依赖的步骤：
```bash
pip install numpy m
# 用 Python 求离散信号的功率谱密度
功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）是描述信号频率特性的重要工具，尤其在信号处理和分析中，它可以用来评估信号的能量分布。本文将介绍如何使用 Python 计算离散信号的功率谱密度，并附上代码示例。
## 理论基础
功率谱密度可以通过傅里叶变换来求得，给定一段时间序列信号 \( x[n] \)，其功率谱密度定义为信号
时变水声信道特性建模与仿真一、水声信道建模思想 二、大尺度特性 三、小尺度特性 四、信道增益（信噪比） 五、信道仿真 六、总结前言水声信道特性和建模方向的经典文献：P. Qarabaqi and M. Stojanovic, “Statistical Characterization and Computationally Efficient Modeling of a Class of Unde
现代功率谱估计（2）：Levinson-Durbin递推方法求解AR模型参数p阶AR模型的差分方程形式和系统函数分别为：令\(z = e^{jw}\)，则AR模型输出的功率谱密度为：AR模型的系统输出信号为\(x(n)\)，计算输出信号的自相关函数：其中最后结果的后面一项，输出信号\(x(n)\)和输入系统的白噪声的互相关函数\(E[x(n)w(n+m)]\)满足关系：其中\(\sigma^{2}
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2023-10-29 16:44:54
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2024-02-29 14:12:25
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