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=

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)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            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

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. 为此做了matlab实验: ts = 0.01;%採样率100Hz n = 0:N-1; y = sin(2*pi*20*n*ts);%20Hz信号,每周期採5个点 xk = abs(fft(y,N));%注意依据

说明:三角函数的余弦值Cos我想,每个学计算机的理工人都知道,但是真的明白它的用途,我也是刚明白.每个人在初中或者高中的时候,都有这么个疑惑,学三角函数干什么用的?很直白的答案就是考试用的.而且当时的老师只管教,只管怎么解题,至于将学习的知识运用到生活中,没有这门课堂.最终的结果却是,我们只知道学,不知道用.说来也惭愧啊,我也是看了吴军博士的<数学之美>,才领悟到的.这本书真的给我很多的启发. Cos的用途: 考试用. 通过计算2个向量,可以知道他们的相似度.余弦值越小,则2个向量越垂直,余弦

Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

通常我们用到的信号都是实值信号,但是我们可以根据这个实信号构造出一个复信号,使得这个复信号只包含正频率部分,而且这个复信号的实部正好就是我们原来的实值信号.简单的推导可知,复信号的虚部是原信号的希尔伯特变换.这样构造出来的信号就叫做解析信号.因此,如何生成解析信号与如何对一个信号进行希尔伯特变换其实是等价的问题.获得解析信号后可以计算波形的包络.瞬时频率.相位等,是非常有用的.所以如何生成解析信号也是个有意义的课题. 对于有限长的序列,计算其频谱,然后将频谱的负频率部分设为0 是最直接的办法.但

以前谈到序列的实际长度可以通过零填充方法加入,使得最终增加N添加表观分辨率. 但它并没有解决泄漏频率的问题. 根本原因在于泄漏窗口选择的频率. 由于矩形窗突然被切断,频谱旁瓣相对幅度过大,造成泄漏分量很.因此,与FIR路一样,我们想到了其它窗. 接上次的样例,矩形窗: ts = 0.01; n = 0:24; y = [sin(2*pi*20*n*ts),zeros(1,999)]; xk = abs(fft(y,1024)); stem(xk); 频谱如图: 我们换三角窗:yd = [y.*t

通常我们拿到某个ECU的通信矩阵数据库文件,.dbc后缀名的文件. 直接使用CANdb++ Editor打开,可以很直观的读懂信号矩阵的信息,例如下图: 现在要把上图呈现的信号从.dbc文件中解析出来,供实现自动化仿真总线信号使用,比如使用python+支持can收发的硬件即可替代canoe实现信号仿真(性能上不够用,可满足功能测试所需). 一个标准CAN帧中包含的信息有,消息ID.报文发送周期. 报文长度.信号信息等. 开始解析前,先了解一下报文帧.下表体现了摩托罗拉字节位序的报文发送时的字节

余弦相似度计算: \cos(\bf{v_1}, \bf{v_2}) = \frac{\left( v_1 \times v_2 \right)}{||v_1|| * ||v_2|| } \cos(\bf{M_1}, \bf{M_2}) = \frac{\left(M_1 \times M_2^T \right)}{||M_1|| \times ||M_1||^T } ### 矩阵矢量化操作 ### 按行计算余弦相似度 ### 两矩阵计算相似度向量应为同维度 ### 返回值RES为A矩阵每行对B矩

原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 协调过滤算法,是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法,也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法. 协调过滤算法主要有两种: 用户对物品:  考查具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算: 物品对用户:  考查具有相同物质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户. 相似度度量(基于欧几里得距离的相似度计算和基于余弦角度的相似度计算) (1).基于欧几里得距离的相似度

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

Labview实现幅度信号调制(AM) 时域上的表达式: 其中,m(t)是交流信号分量,均值为0,需要被调制的信号,此处选择一个正弦信号,正好满足要求. A0是一个直流分量,表示叠加的直流分量,用加法器可直接叠加在被调制信号上. 载波信号根据题目要求为余弦信号,在labview中用正弦信号仿真器相位偏移90度得到余弦信号. 接着根据下面的调制器模型 得到Sm(t)信号.结果输出载波信号的时域图像和频域图像,Sm(t)的时域图像和频域图像. 实现效果 被调制信号原本为余弦信号,经过直流分量的叠加,

虽然Modelsim的功能非常强大,仿真的波形可以以多种形式进行显示,但是当涉及到数字信号处理的算法的仿真验证的时候,则显得有点不足.而进行数字信号处理是Matlab的强项,不但有大量的关于数字信号处理的函数,而且图形显示功能也很强大,所以在做数字信号处理算法的FPGA验证的时候借助Matlab会大大加快算法验证的速度. 关于Matlab和Modelsim联合仿真,我从网上看到两种方法,一种是通过Link for Modelsim建立Matlab和Modelsim的联合仿真接口:另一种就是通过文

声明:本文为黑金动力社区(http://www.heijin.org)原创教程,如需转载请注明出处,谢谢! 黑金动力社区2013年原创教程连载计划: http://www.cnblogs.com/alinx/p/3362790.html <FPGA那些事儿—Modelsim仿真技巧>REV5.0 PDF下载地址: http://www.heijin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=23722&extra=page%3D1 第五章 仿真就是人生

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

一 原理: 主动降噪就是通过反相检测麦克风的声音或噪声来减弱周围环境的噪声让扬声器出来的声音听起来更清晰.主动降噪技术的目标就是通过一个自适应滤波器把不想要的噪声反相从而把噪声约束到固定的范围内.该系统必须要把扬声器到麦克风的二阶误差考虑进去.主动降噪用到的主要原理是:FxLMS(过滤的最小均方差滤波器).这个算法的会让输入到滤波器的错误信号急速锐减,从而达到降噪的目的.这个错误信号在期望值和FxLMS滤波器输出值之间是有差异的. 我们可以看一下这个算法的模型: 输入参数: 参考输入: 就是要消

我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的. 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己. 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪. 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇. ——这就是对傅里叶世界观的描述. 你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章. 下面进入正式环节↓↓↓↓↓↓ 傅里叶公式: 其中: 这就是鼎鼎大名的傅里叶公式! 简单的理解: 每一个信号,在某个特定

首先还是把握大的系统框架: 我要实现的部分不包括DA以及AD的转换,主要是将SSP接收到的数据送入到FIFO中,然后经过FIR带通滤波器的处理后对该信号计算幅值并做PSD,然后处理的信号经过积分够一方面送入到FIFO一方面进行均值滤波(实际上就是在一定的积分门时间内做累加操作).最后结果通过通信模块RS232 送入到上位机,此外信号源2经过缓冲放大然后AD转换后送入到FIFO,也是通过RS232送入到上位机. 二次谐波幅值计算 先计算二次谐波幅值. 二次谐波的计算主要利用的是正余弦信号的周期性:

之前在不经意间也有接触过求突变点的问题.在我看来,与其说是求突变点,不如说是我们常常玩的"找不同".给你两幅图像,让你找出两个图像中不同的地方,我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧.回到找突变点位置上,以前自己有过一个傻傻的方法:就是直接求前后两个采样的的差分值,最后设置一个阈值,如果差分值大于这个阈值则该点是突变点.但这个方法问题很大,实际中突变点幅值有大有小,你怎么能确定阈值到底是多少呢?还有可能信号本来的差分值就比你那突变点的差分值还要大.所以这种方法在信号或噪声稍微复杂