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=

上周的时候,老师让编写一个简单的dds程序,本文说明了整个过程中我遇到问题以及一些个人的思考.初次接触FPGA,如有问题请多多指教~ 1.几个疑问,解决和没有解决的. 为何采用ROM而不是直接采用DDS核来进行正弦信号的合成? 实际中如果只需要合成正弦信号,那么DDS核是一个很好的选择,而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散.由于ROM表中的数据可以由我们自己选择,采用ROM做DDS具有更强的灵活性. 在使用chipscope时,添加ICON核和.cdc文件的区别? ICON核的添

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(

fs=2400;%设定采样频率N=1000; %采样的点数n=0:N-1;t=n/fs; %1/fs相当于隔多长时间才一个点f1=50;%设定争先信号频率xn=sin(2*pi*f1*t);figure(1)plot(t,xn);

方波信号为: 傅里叶级数展开为: 程序运行结果: 程序代码: clear x = -6:0.01:6; T = 4; f = x; for N = 1:length(f) temp = rem(abs(x(N)),T); if temp>1 && temp<3 f(N) = 0; else f(N) = 1; end end % f(x) = 1/2 + sum(g(k,x)) (k=1,2,3,4......) % g(k,x) = sinc(k/2)*cos(k*pi/2*

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

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

[知识点] 生成序列 i = a:step:b 举例: i = 1:1:9 画图(子图) subplot(m,n,p)或者subplot(m n p) 总结起来就是,画一个m行n列的图. p表示在第p个位置. subplot是将多个图画到一个平面上的工具.其中,m表示是图排成m行,n表示图排成n列,也就是整个figure中有n个图是排成一行的,一共m行,如果m=2就是表示2行图.p表示图所在的位置,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.(横着数) 时间序列的间隔 间隔时间\(T_s=\frac

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

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

一.连续时间信号的表示: 1.向量表示法: 在MATLAB中,是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续信号,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号. 对于连续时间信号f(t),一般是用两个行向量f和t来表示.t=t1:p:t2 ,t1 表示的是信号的起始时间,t2为终止时间,p为时间的间隔.而f为连续时间f(t)在向量t所定义的时间范围内对应的样值. 2.符号运算表示法: 使用sym定义变量,然后进行表示. Eg:分别采用上述两种方法画出抽样信号: clear al

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

一.离散信号的表示 1.一个离散信号需要用两个向量来表示: (1)离散信号的幅值 (2)离散信号的位置信息 2.用MATLAB实现离散信号的可视化 (1)不能利用符号运算来表示 (2)绘制离散信号一般采用stem命令. (3)x(n)--stem(n,x) 3.一个demo: clear all; x=[-,,,,,-]; n=[-,-,,,,]; figure() stem(n,x),axis([-2.5,3.5,-4.5,5.5]) 二.一些常用的离散信号 1.单位冲激序列的表示 funct

1. 一维信号 构造离散时间向量: Fs = 1000; % sampling frequency,采样频率 T = 1/Fs; % sampling period,采样周期 L = 1000; % Length of Signal t = (0:L-1)*T; % time vector 构造信号 S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号包含一个振幅为 0.7 频率为 50 hz 的正弦信号, % 振幅为 1 频率为 120 的正弦信号 加噪

本次开启新的系列,关于用Matlab实现常见信号和函数的生成和变换. 同时如果没有MATLAB基础,那么可以跟着本文一步一步学习Matlab的相关操作,本文旨在记录在信号与系统课程中MATLAB的学习过程,欢迎大家指出错误和补充! 本章为信号与系统实验序章,MATLAB的简单入门,本文没有特别的难点,较难的地方在本文都有较详细的说明,请放心食用! 有空可以来看看我的个人博客:http://shadowl.top/ 下面开启正文 一.MATLAB相关简介和安装. (一)MATLAB简介. 1.Wh

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

MATLAB的一些应用--最近用的比较多 1.MATLAB分析信号的频谱 快速Fourier变换(FFT)是离散傅里叶变换的快速算法,他是根据离散傅里叶变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅里叶变换的算法进行改进获得的. 针对几个个简单例子介绍一下: (1.)假设数据采集频率为1000Hz,一个信号包含频率为50Hz.振幅为0.7的正弦波和频率为120Hz.振幅为1的正弦波,噪声为零平均值的随机噪声 用FFT方法分析其频谱方法Matlab程序如下: clear Fs = ; % 采样频率 T =

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

一.引言 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它不但包含高效的数值计算.数据处理能力,而且简单易用,是工程师日常研发过程中不可缺少的工具.本文使用matlab 生成一组简单的数据文件然后转换成 <GK101 任意波发生器>波形数据文件,由此为大家演示数据生成.格式转换的过程. 二.文件转换函数 我们已经做好了任意波文件格式转换文件,源代码如下: %======================================

用Matlab来放音乐,和用单片机加蜂鸣器放音乐的原理都差不多,就是把连续的声音信号事先转换成用数字信号,然后用扬声器按照一定的节奏放出来.换句话说,演唱者是把声音经过麦克风转换成电信号,录音设备对这个电信号按照一定的时间间隔(采样频率)进行采样,得到一长串数字.如果采样的频率高,即单位时间采样的点数多,同样长度的一首歌,得到的这串数字也越长.数字的大小表示电压的高低,也就是录制时声音的大小.这串数字就是原始的音频信号. 链接里给出的那段Matlab代码的功能,就是模拟产生那串代表音频信号的数字