实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

需求: 针对带有小数点的数字信息,去除小数点后多余的零 可能存在的情况: 1.精度范围内,出现多余的零    eg:1234.3400     想要的结果为1234.34 2.精度变大出现的多余的零,或者没有实际小数部分的数据     eg:1234.0      想要的结果为 1234 3.数据末尾为小数点,但是没有实际的小数    eg:1234.    想要的结果为1234 ----去零函数 ---去除小数点后多余的零 select dbo.ClearZero('1245.3400') -

需求: 针对带有小数点的数字信息,去除小数点后多余的零 可能存在的情况: 1.精度范围内,出现多余的零    eg:1234.3400     想要的结果为1234.34 2.精度变大出现的多余的零,或者没有实际小数部分的数据     eg:1234.0      想要的结果为 1234 3.数据末尾为小数点,但是没有实际的小数    eg:1234.    想要的结果为1234 ----去零函数 ---去除小数点后多余的零 select dbo.ClearZero('1245.3400') -

1.一维数组去重: /** * 一维数组去重,返回格式为索引数组 * @param array $data 待去重的数组 * @return array */ public static function arrayUnique(array $data): array { return array_keys(array_flip($data)); } 2.一维数组去零: /** * 过滤数组值为0的数据,需为不重复的数组 * @param array $data 待过滤数组 * @param b

目录 一.前言 二.傅里叶变换 1.傅里叶级数 2.傅里叶级数系数求解 2.1.求解方法 2.2.三角函数的正交性 2.3.系数求解过程 2.4.关于傅里叶级数的个人感悟 3.引入复指数 4.总结 三.离散傅里叶变换(DFT) 1.离散傅里叶变换的求解 2.C语言实现 3.引入复指数 4.什么是复平面 5.为什么DFT表达式里是负的 6.总结 四.快速傅里叶变换(FFT) 五.总结 一.前言 说来惭愧,本科专业是测控技术与仪器,四舍五入也算个电子信息人(虽然我不怎么承认,毕竟本科也没怎么听课,天

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

本文部分知识从以下文章学习: https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 傅里叶变换的知识 https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html FFT的知识 最近工作上在做关于音乐游戏的内容,其中需要分析音频找节奏点(或者说是重音点). 学习了一系列相关知识后,了解到一段音乐的波形图可以分解成不同频率的波形图,也就是由时域到频域的转换. 借用其他博主的图就比较容易理解了,如下所示. 波从时域到频域的转换可以通过傅里叶变换实现,关

最近在使用mesos做高可用设计,在编译的过程中注意到mesos依赖stout,一个仅仅含有头文件的c++基础库.stout代码简洁,设计优雅,值得一读. stout从内容上可细分为以下几块: Primitives: Duration, Error, None, Nothing, Option, Owned, Result, Try, StopWatch,UUID. Collections: cache, hashmap, hashset, multihashmap,对常用数据结构进行了一些封装

正弦信号输入 input 输入的原始信号 short [128] fir 滤波后的输出信号 SHORT [128] fft 傅里叶变换后的freq数据  float [128] rmroise 去除底噪后的fft数据  float[128] snr wav信号输入 input 这里有8位和32位.你研究下16位呗 For eight bit data use MOD(HEX2DEC(A7)+2^7,2^8)-2^7; For 32 bit data MOD(HEX2DEC(A7)+2^31,2^

__author__ = 'similarface' from collections import defaultdict import glob ip = r"?P<ip>[\d.]*" date = r"?P<date>\d+" month = r"?P<month>\w+" year = r"?P<year>\d+" log_time = r"?P<tim

您好,此教程将教大家使用scipy.fft分析wav文件的波频图.Time Domain.Frequency Domain. 实际案例:声音降噪,去除高频. 结果: 波频图: Time Domain:

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

fftshift 作用:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果.将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift就是对换数据的左右两边比如 x=[1 2 3 4] fftshift(x) ->[3 4 1 2] IFFTSHIFT Inverse FFT shift.(就是fftshift的逆)(IFFTSHIFT undoes t

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

[自我理解] fft:可以指定点数的快速傅里叶变换 fftshift:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果. 将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift(fft(fftshift(x))) 先将s搬到中心,然后fft变换,再将变换后的移到中心. 使用fftshift(fft(fftshift(x)))后的效果: 1.不改变频

概述 本系列由两篇文章组成,介绍了当前用于 Linux 操作系统上的几种零拷贝技术,简单描述了各种零拷贝技术的实现,以及它们的特点和适用场景.本文是本系列文章的第一部分,主要是介绍一些零拷贝技术的相关背景知识,简要概述了 Linux 为什么需要零拷贝技术以及 Linux 中都有哪几种零拷贝技术. 1 评论: 黄 晓晨, 软件工程师, IBM 冯 瑞, 软件工程师, IBM 2011 年 1 月 27 日 内容 在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个应用. 现在就开始免费试用 引

前言:本文建议有一定Python基础和前端(html,js)基础的盆友阅读. 金秋九月,丹桂飘香,在这秋高气爽,阳光灿烂的收获季节里,我们送走了一个个暑假余额耗尽哭着走向校园的孩籽们,又即将迎来一年一度伟大祖国母亲的生日趴体(无心上班,迫不及待想为祖国母亲庆生!). 那么问题来了,去哪儿玩呢?百度输了个"国庆",出来的第一条居然是"去哪里旅游人少"--emmmmmmm,因缺思厅. 于是我萌生了通过旅游网站的景点销量来判断近期各景点流量情况的想法(这个想法很危险啊).

在使用正则表达式时,有时我们需要捕获的内容前后必须是特定内容,但又不捕获这些特定内容的时候,零宽断言就起到作用了 正则表达式零宽断言: 零宽断言是正则表达式中的难点,所以重点从匹配原理方面进行分析.零宽断言还有其他的名称,例如"环视"或者"预搜索"等等,不过这些都不是我们关注的重点. 我很强,我想直接看例子上手用 一.基本概念: 零宽断言正如它的名字一样,是一种零宽度的匹配,它匹配到的内容不会保存到匹配结果中去,最终匹配结果只是一个位置而已. 作用是给指定位置添加一

    学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系.首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算.      学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生