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 ...
一 频谱分析 分析 预测 频谱分析 频谱图 过程用于标识时间序列中的周期行为。它不需要分析一个时间点与下一个时间点之间的变异,只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异。平滑序列在低频率具有更强的周期性成分 而随机变异 白噪声 将成分强度分布到所有频率。不能使用该过程分析包含缺失数据的序列。 示例。建造新住房的比率是一个国家 地区经济的重要晴雨表。有关住房的数据开始时通常会表现出一个较强的季节性 ...
2014-07-23 19:13 0 3995 推荐指数:
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 ...
时间序列分析必须建立在预处理的基础上…… 今天看了一条新闻体会到了网络日志的重要性…… 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗、认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延 ...
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 ...
数字信号处理中,通常取有限时间片段进行分析。 具体做法:1>从信号截取一个时间片段 ; 2>对信号进行傅里叶变换、相关分析。 信号的截断产生了能量泄漏 而FFT算法计算频谱产生栅栏效应 从原理上讲这两种误差都是不能消除 ...
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 ...