第一:频谱一.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 ...
Cepstrum的中文翻译比较混乱,有:倒谱 倒频谱 二次谱和对数功率谱等。 Cepstrum的定义也比较混乱,目前尚未形成一致的定义。根据资料调查,定义大致分为两类:理论型定义和工程型定义。利用Cepstrum分析频谱的方法称之为Cepstral Analysis。 Cepstral Analysis是近代信号处理科学上的一项新技术,它可以处理复杂频谱图上的周期结构。它对于分析具有同族谐频或异 ...
2013-01-29 13:27 0 3099 推荐指数:
第一:频谱一.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 ...
参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.html 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 ...
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析 将时域信号 ...
Python进行FFT频谱分析 声明:本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389 目录 Python进行FFT频谱分析 FFT点数分析 Cosine信号波形 周期方波信号波形 复合信号进行FFT ...
首先补充: randn()函数用来产生正态分布的随机数或矩阵 conj()函数用来求负数的共轭:如果Z是一个复数组,那么conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)其中real(Z),imag(Z)分别代表Z的实部和虚部 1.首先看一下频谱分析下,频谱图像展现的特征: x ...
目录 倒频谱定义 倒频谱python案例 本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195 倒频谱定义 倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构,分离和提取 ...
题述 有一调幅信号$x_\alpha (t)=[1+cos(2\pi \times 100t)]cos(2\pi \times 600t)$,用DFT做频谱分析,要求能分辨出$x_\alpha (t)$的所有频率分量。 理论分析 本题考察的是对时域采样和频域采样的理解 ...
倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列。从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数,可以用于基音追踪(pitch tracking),然而,从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别(现在已经 ...