一般的,对正余弦信号进行採样并DFT运算,画出频谱图,会发现频谱并不干净。这样的现象称为频谱泄漏。由于DFT运算仅仅能是有限序列,突然的截断产生了泄漏。 会有这种特殊情况。当採样截取的刚好是整数个周期,则频谱图显得特别干净。 能够理解为刚好取的完整周期。周期性明显了,频率就比較单一 ...
题述 有一调幅信号 x alpha t cos pi times t cos pi times t ,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。 对于时域采样,不失真的条件是 f s gt f h ,即采样频率必须大于信号的最大频率分量 其次,我们还能得到数字频率量和模拟频率之间的关系: omega Omega T , ...
2020-05-18 15:32 0 584 推荐指数:
一般的,对正余弦信号进行採样并DFT运算,画出频谱图,会发现频谱并不干净。这样的现象称为频谱泄漏。由于DFT运算仅仅能是有限序列,突然的截断产生了泄漏。 会有这种特殊情况。当採样截取的刚好是整数个周期,则频谱图显得特别干净。 能够理解为刚好取的完整周期。周期性明显了,频率就比較单一 ...
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 ...
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 ...
本文主要是分析由多个正弦或者余弦信号组成的混合信号,可否求解出各组成信号部分的幅值、角频率及初始相位角,并进行验证。 参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/401208432 https://mp.weixin.qq.com/s ...