可以使用傅里叶变换来分析数据中的变化,例如一个时间段内的自然事件. 天文学家使用苏黎世太阳黑子相对数将几乎 300 年的太阳黑子的数量和大小制成表格.对大约 1700 至 2000 年间的苏黎世数绘图. load sunspot.dat year = sunspot(:,1); relNums = sunspot(:,2); plot(year,relNums) xlabel('Year') ylabel('Zurich Number') title('Sunspot Data') 为了更详细地

前言 在工程的实际应用场景中,往往是需要最省资源量.而DSP资源和BRAM资源对FPGA来说弥足珍贵. 对于同时存在多个通道的实信号需要做FFT而言,常规做法是每个通道用一个FFT IP,FFT IP的输入为RE+0*j.即输入FFT IP的虚部直接置0. 那有没有可能把这个虚部浪费掉的资源用起来呢,答案是肯定的. 参考文档 http://www.doc88.com/p-0394736871727.html https://wenku.baidu.com/view/e89895af9ec3d5b

1. 看了一下例程,居然没有FFT的例程,难道这个DSP28335不能做FFT吗?对了C2000系列是有C2000 ware这个库的.方便很多,不过目前不确定在C5000上运行的FFT能直接迁移到DSP28335上行不?测试了一下,是可以的,因为都是用的math.h,下面的一些正弦函数基本一样的 2. 硬件简介,其中DSP28335和TLV320AIC23B之间使用I2C接口进行寄存器配置,通过MCBSP进行数据传输. 3. 实际的硬件连接,左边的接耳机,右边的接电脑的音频输出(电脑的耳机输出)

参考资料:<信号与系统(第二版)> 杨晓非 何丰 从傅里叶级数到傅里叶变换 通过分析连续周期信号的周期与频谱的关系,当周期趋于无穷大的时候,周期信号变成非周期信号.从频谱分析观点来看,当T增加时,基波频率变小,离散谱线变密,频谱幅度变小,当周期T趋于无穷大的时候,离散频谱就会连成一片变成面频谱,并且从平面消失,这时候傅里叶级数也就没有了意义. 虽然当周期趋于无穷大时,相邻谱线的间隔.频率分量的幅度都趋于无穷小,但是之间保持一定的比例关系,这里引入频谱密度的概念: 频谱密度是相对于频率f而不是角

先上一个生命周期的图片吧  下面挨个的说一下我平时 都怎么使用 这些 回调函数的 流程: onAttach() 作用:fragment已经关联到activity, 这个是 回调函数 @Override public void onAttach(Activity activity) { super.onAttach(activity); Log.i("onAttach_Fragment"); } 这个时候 activity已经传进来了 获得activity的传递的值 就可以进行 与act

clc;close all;clear all; f0=10; fs=100;     %采样率 t=1/fs:1/fs:2;         %共两秒钟,共200个采样点.采样间隔T=1/100 y1=sin(2*pi*f0*t); y2=square(2*pi*f0*t); noise=rand(1,200); z1=y1+noise; z2=y2+noise; fft_y1=fft(y1); dft200_y1=fft(y1,200); dft100_y1=fft(y1,100); fig

关于MATLAB实现连续信号的频谱分析,以正余弦波信号频谱分析为例分析如下: 1.含有频率f ,2f和3f的正弦波叠加信号,即: 其中,f =500Hz.试采用Matlab仿真软件对该信号进行频谱分析. 注:以频率Fs=8kHz对该信号进行采样. 对于x(t)进行频谱分析: 令A=1,T=0.01s,对f=500Hz,Fs=8KHz MATLAB代码实现如下: f=500; fs=8000; T=0.01; n=round(T*fs); %采样点个数: t=linspace(0,T,n); x=

React生命周期函数 装载组件触发 0.construct(props) 用来 props--->state 初始化state,并且把props转化为state 1.componentWillMount   用来 props--->state,用构造函数就可以了,这个我们一般不用 只会在装载之前调用一次,在render之前调用,你可以在这个方法里面调用setState 改变状态,并且不会导致额外调用一次render,不能有副作用在里面   2.componentDidMount    页面初

http://www.stmcu.org/module/forum/thread-598459-1-11.html http://bbs.21ic.com/icview-589756-1-1.html STM32F051x ADC+TIM+DMA详解!世上最详! http://www.openedv.com/thread-82595-1-1.html  双ADC同步规则模式,为何只有ADC1能工作,ADC2没有反应 http://blog.csdn.net/yeqbo/article/detai

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换(DFT)的快速算法. 采样得到的数字信号,做FFT变换,N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果.为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方. 假设信号: S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 它含有:2V的直流分量 频率为50Hz.相位为-30度.幅度为3V的交流信号 频率为75Hz.相位为90度

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.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT. 现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义.一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号.采样定理告

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,

FFT是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字

文章转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_640029b301010xkv.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.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT

对于FFT这个IP核,我其实对它真的是又爱又恨,因为它真的耗费了我太多时间,但是随着研究的深入,遇到的问题一点点给消化解决,终于不用带着问题睡觉了,哈哈,有时候真的挺佩服自己的,遇到不懂的,不了解的,真的不允许自己留一点疑惑,必须深挖到底,一点含糊都不留给自己,其实,不知道大家有没有这样的疑惑,现在不懂的,懒得去研究的,估计过不了多久这个知识点又会兜回来找你的.我有时候也会侥幸自己能逃过不会做的任务,但是真的过不了多久,我越是不会的东西就越是会来找我,感觉今天的话有点多,赶紧回到正题上来.FFT

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的

1.用Matlab进行傅立叶变换 FFT是离散傅里叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是假设变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因. 另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来.这在频谱分析方面也是经经常使用的. FFT结果的详细物理意义. 一个模拟信号.经过ADC採样之后,就变成了数字信号.採样定理告诉我们,採样频率要大于信号频率的两倍. 的整数次方. 秒时间的信号并做FFT.则结果能够分析到0.5Hz

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te