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fft计算例子

来源:baiyundou.net   日期:2024-09-29

封苇帘1325matlab中fftshift是什么意思 -
舒狮姿13598841363 ______ 1、在matlab中,经过fft变换后,数据的频率范围是从[0,fs]排列的. 2、而一般,我们在画图或者讨论的时候,是从[-fs/2,fs/2]的范围进行分析. 3、因此,需要将经过fft变换后的图像的[fs/2,fs]部分移动到[-fs/2,0]这个范围内. 而fftshift就是完成这...

封苇帘1325正弦或者余弦进FFT相位谱怎么得到?能否举个例子来说明 -
舒狮姿13598841363 ______ 根据实部与虚部进行计算.例如,ar=0.53,ai=0.32,则角度p=arctan(ai/ar)=31.1

封苇帘1325用MATLAB实现FFT算法 -
舒狮姿13598841363 ______ 直接用MATLAB里的fft2和ifft2

封苇帘1325MATLAB频域分析 -
舒狮姿13598841363 ______ 下面函数恐怕是MATLAB中查看wav的唯一方式了 [y,fs]=wavread('filenam.wav');%将波形文件下载到matlab空间中 N=length(y);%文件长度 t=(0:N-1)/fs;%时间长度 plot(t,y)%时域图 f=fs*(0:N-1)/N; figure plot(f,abs(fft(y))*2/N)%振幅谱 xlim([0,f(end)/2])

封苇帘1325什么是FFT算法?DSP是什么?
舒狮姿13598841363 ______ FFT是快速傅里叶变换( Fast Fourier Transform ) DSP是数字信号处理 ( Digital Signal Processing )

封苇帘1325求用C++实现的FFT算法 -
舒狮姿13598841363 ______ #include "iostream.h"#include "stdio.h"#include "math.h"#include "stdlib.h"#include "malloc.h"#define PI (float)3.1415926//复数结构体 typedef struct { float re; float im; }complex;//定义旋转因子 complex W(int N,int n) { complex out; out....

封苇帘1325用matlab编写实现fft的程序. -
舒狮姿13598841363 ______ function y=myditfft(x) %本程序对输入序列实现DIT-FFT基2算法,点数取大于等于长度的2的幂次 %------------------------------------ % myditfft.c %------------------------------------ m=nextpow2(x); %求的x长度对应的2的最低幂次m N=2^m; if length(x)<N x=[x,zeros(...

封苇帘1325matlab做快速傅里叶变换,用FFT函数,程序看不懂,有高手能解释一下吗? -
舒狮姿13598841363 ______ Y(1:halfLength+1)中1:halfLength+1是索引,而索引必须是正整数,所以,不能从0开始,要都加1,但是指却是从0值开始到最后一个值.至于f的算法是不一样的,在f =((0:halfLength)+1)*Fs1/n这里,0:halfLength)+1是数值,不是索引,结果是一个矢量.

封苇帘1325将一模拟信号采样后,用FFT估算模拟信号FT幅度频谱的matlab实现 -
舒狮姿13598841363 ______ t = 0:0.001:0.6; x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t); y = x + 2*randn(size(t)); plot(1000*t(1:50),y(1:50)) title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise') xlabel('time (milliseconds)') Y = fft(y,512); Pyy = Y.* conj(Y) / 512; f = 1000*(0:256)/512; plot(f...

封苇帘1325matlab fft 频谱幅值问题 -
舒狮姿13598841363 ______ fft结果是关于采样频率一半共轭对称的 入如考虑幅值,就是关于采样频率一半对称的,只能给出0频到采样频率一半的频谱信息 因此fft结果通常只取前一半,而真实信号的幅度被平均分到前后各一半 所以要乘以2 而fft是积分变换,随着采样点数的增加,信号的总量会增加 例如同一个信号,如果由N个采样点变成2N个采样点 整个信号的积分就会成倍的增加,所以结果要除以N以抵销采样数对结果的影响 所以最后要乘以2,除以N,也就是除以 (N/2)

(编辑:自媒体)
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