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fft图像怎么看

来源:baiyundou.net   日期:2024-09-28

麻待泰3329f=sin(2*pi*t)+0.1*sin(2*pi*25*t) 进行傅里叶变换,绘制幅度频谱图,从结果中能看出什么?(建议用FFT) -
任版畅13823224532 ______ 你可以用matlab fft函数试试 t=0:pi/1024:pi; f=sin(2*pi*t)+0.1*sin(2*pi*25*t); n=0:1024; plot(n,abs(fft(f))); 则采样周期为pi/1024,采样频率为1/(pi/1024),一共有1024个采样点,fft函数会做1024点FFT,对应的数字频率从0到2pi(pi到2pi区间折到-pi到0),频率点之间的间隔为2pi/1024,一共1025个数值

麻待泰3329示波器的FFT功能怎么样? -
任版畅13823224532 ______ 一般来说只能简单看一下吧,示波器FFT的点数太少了,所以频谱分辨率很差.周立功的示波器点数可以说是行业中至高的,也才4M点,所以简单的需求可以用示波器看下,负责的需求还是要上频谱仪.

麻待泰3329matlab FFT的问题,高手帮下忙~ -
任版畅13823224532 ______ 你的m1函数在0处是没有定义的,因为sin0/0是没有定义的 而sinc函数在0处是等于1的,这就导致了:Warning: Divide by zero.你可以放大查看m(t)这个函数图像,它在0处断开了,你的m(t)好像也不是分段函数吧,解决这个问题:让自变量不在0处出现就可以了,例如t1=-2:0.011:2,这样就可以不出现 sin0/0这个值了 求频谱:用abs函数就可; magM=abs(M)

麻待泰3329matlab做fft频谱分析的疑问! -
任版畅13823224532 ______ 频率上显示的峰值实际上是 时域上所有 之累积起来的情况,所以你的程序中显示的是 sine 函数的平均值, 它和峰值之间有 根号2 倍的关系. 所以你的程序中只需要修改一行就可以达到你想要的结果 py3=abs(py2)*2^(1/2); 不过你原来的程序更好,也是一般人的写法 当然如果不是sin,cos 函数就不能这样做了

麻待泰3329matlab中怎么识别图片中的马赛克 -
任版畅13823224532 ______ 个人思路:对图像进行矩形扫描,如果其中数据一样就判断为马赛克

麻待泰3329FFT , DTFT, DFT 的区别和联系? -
任版畅13823224532 ______ FFT , DTFT, DFT 的联系:FFT是DFT的一种高效快速算法,DFT是有限长序列的离散傅里叶变换,DTFT是非周期序列的傅里叶变换,DFT将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样. FFT , DTFT, DFT 的区别是含义不同、性质不同、用途不...

麻待泰3329matlab作业:若x(n)=cos(npi/6)是一个N=12的有限序列,计算它的DFT并画出图形 -
任版畅13823224532 ______ 在Matlab中执行X=fft(x(n),N)语句,即可得到x(n)=cos(npi/6)的N点傅里叶变换后之后再画图即可.fft是DFT的快速形式 没有本质差别.

麻待泰3329MATLAB将图像进行FFT变换,将高频系数放大倍数,然后反变换,得到图像锐化效果 -
任版畅13823224532 ______ 用fft2函数,得到的结果中间是低频,四角周围是高频,多四角的数值放大就相当于对高频系数放大,然后反变换,得到图像再观察你的系数放大的方法.不过比较慢.详细的问百度~~

麻待泰3329什么是图像的频谱分析 -
任版畅13823224532 ______ 所谓频谱分析实际上就是在变换域中分析,频谱分析是各种变换方式(二维FFT分析、离散余弦变换等)当中的一种,图像的频谱分析就是把图像的二维时域信号通过二维FFT分析变换为空间频谱进行分析

麻待泰3329数字信号片理的DFT和FFT有什么区别和联系
任版畅13823224532 ______ DFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱.DFT是DTFT变化而来,其实就是将连续时间t变成了nT. 为什么要这样做呢,因为计算机是在数字环境下工作的,它不可能看见或者处理现实中连续的信号,只能够进行离散计算,在真实性上尽可能地逼近连续信号. FFT从本质上来说和DFT没有任何区别,它只是DFT的一种快速的实现方法而已,比如你要用工具来计算1024个点的DFT来分析一个信号的频谱,用原来的DFT算法比起FFT算法要慢很多,仅此而已.从软件和硬件的角度看,实现同样点数的FFT比DFT要快和省程序空间.DSP的书籍都会解释为什么FFT实现起来会快一些.

(编辑:自媒体)
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