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

前言:请各大网友尊重本人原创知识分享,谨记本人博客:南国以南i 音频解析方法: public static int toInt(byte[] b) { return ((b[3] << 24) + (b[2] << 16) + (b[1] << 8) + (b[0] << 0)); } public static short toShort(byte[] b) { return (short)((b[1] << 8) + (b[0] <&l

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 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.

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 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

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             4.7782 + 7.707

音频采样中left-or right-justified(左对齐,右对齐), I2S时钟关系 原创 2014年02月11日 13:56:51 4951 0 0 刚刚过完春节,受假期综合症影响脑袋有点发木,干什么事反应慢了?最近调试xxxx的TLV320AIC3104发现以前调过的音频采样什么的,都忘记了,说明以前调试的时候很急躁,没有搞明白就翻篇了,今天说什么也得把落下的作业补上. 1.三个时钟一条线 SCLK: 串行时钟SCLK,也叫位时钟(BCLK),对应数字音频的每一位数据,SCLK都有一

Format SamplesPerSec BitsPerSample BitsPerSec(格式) (采样频率) (每采样点bit数) (比特率或位率)MEDIA_FORMAT_WAV 8kHz 16 bits / sample 128 kbpsMEDIA_FORMAT_PCM_8K 8kHz 16 bits / sample 128 kbpsMEDIA_FORMAT_WAV_16K 16kHz 16 bits / sample 256 kbpsMEDIA_FORMAT_PCM_16K 16kH

一.按时间抽选的基-2 FFT实现原理 观察DIT(基2)FFT的流图(N点,N为2的幂次),可以总结出如下规律: (1)共有\(L=\log_2⁡N\)级蝶形运算: (2)输入倒位序,输出自然顺序: (3)第\(m\)级(\(m\)从1开始,下同)蝶形结对偶结点距离为\(2^{m-1}\): (4)第\(m\)级蝶形结计算公式: \(X_m (k)=X_{m-1} (k)+X_{m-1 } (k+2^{m-1} ) W_N^r\) \(X_m (k+2^{m-1} )=X_{m-1} (k)-

(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

作者:桂. 时间:2017-05-03  12:18:46 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html 前言 本文主要记录python下音频常用的操作,以.wav格式文件为例.其实网上有很多现成的音频工具包,如果仅仅调用,工具包是更方便的. 1.批量读取.wav文件名: import os filepath = "./data/" #添加路径 filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文

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

gaudio是一个基于C/C++混合编程的跨平台音频库,当前支持windows32/64操作系统 免费使用 - 有问题和建议请联系 谢谢 修改记录1.2013.04.01    初次发布2.2013.04.10    完成对wav格式采样频率8000-48000,采样格式4,8,16,24,32的支持     3.2013.05.01    a.版本提升为1.4.0.8    b.修改一个退出异常    c.支持二源混音    d.使用载入插件的方式提供对wav播放的支持    e.增加对au格

1. 音频简介 经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等. 44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录, 双声道(立体声); 22050HZ 8bit  mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采样数据用 8 位(1字节)记录, 单声道; 当然也可以有 16bit 的单声道或 8bit 的立体声, 等等. 采样率是指:声音信号在“模→数”转换过程中单位时间

from http://blog.csdn.net/u012129372/article/details/26565611 %FFT变换,获得采样数据基本信息,时域图,频域图 %这里的向量都用行向量,假设被测变量是速度,单位为m/s clear; close all; load data.txt              %通过仪器测量的原始数据,存储为data.txt中,附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data;                                    

1. 音频简介 经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等. 44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录, 双声道(立体声); 22050HZ 8bit  mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采样数据用 8 位(1字节)记录, 单声道; 当然也可以有 16bit 的单声道或 8bit 的立体声, 等等. 采样率是指:声音信号在“模→数”转换过程中单位时间

好久没写博客了 现大致花了半年时间私下写一个音频SDK,想请csdn的达人提点意见,看看还需要增加哪些功能 我对这个的定位如下: 可以在游戏开发中播放音乐,作为一般的音频播放器后端,作为音频编辑器后端 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 下一步打算实现的东西: 3D effe

ADC分类 直接转换模拟数字转换器(Direct-conversion ADC),或称Flash模拟数字转换器(Flash ADC) 循续渐近式模拟数字转换器(Successive approximation ADC) 跃升-比较模拟数字转换器(Ramp-compare ADC) 威尔金森模拟数字转换器(Wilkinson ADC 集成模拟数字转换器(Integrating ADC) Delta编码模拟数字转换器(Delta-encoded ADC) 管道模拟数字转换器(Pipeline ADC

PCM数据格式          1. 音频简介 经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等. 44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录, 双声道(立体声); 22050HZ 8bit  mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采样数据用 8 位(1字节)记录, 单声道; 当然也可以有 16bit 的单声道或 8bit 的立体声, 等等. 采样率是指:声音

1.物理层 物理层 协议:RJ45.CLOCK.IEEE802.3 (中继器,集线器) 作用:通过媒介传输比特,确定机械及电气规范(比特Bit) 1.1 通信基础 数据 (data) —— 运送消息的实体. 信号 (signal) —— 数据的电气的或电磁的表现. 模拟信号 (analogous signal) —— 代表消息的参数的取值是连续的. 数字信号 (digital signal) —— 代表消息的参数的取值是离散的. 码元 (code) —— 在使用时间域(或简称为时域)的波形表示数

    1. 音频简介 经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等. 44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录, 双声道(立体声); 22050HZ 8bit  mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采样数据用 8 位(1字节)记录, 单声道; 当然也可以有 16bit 的单声道或 8bit 的立体声, 等等. 采样率是指:声音信号在“模→数”转换过程中