要用matlab做的 就是图片里的题 有没有会的大神可以帮帮我
求大神帮忙 用FFT分析频谱
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- 2021-03-18 11:39回答 5 已采纳 先说你程序的错误： 傅里叶变换和逆变换都没毛病，但你的二维复数矩阵的定义，错了； 我标出来了，你自己应该能改出来 public class Complex2D { private Li
- 2022-04-11 14:16回答 1 已采纳 加速度一直在不确定的非周期变化，你就得不到不会动的频谱图。比如人走路，每一步距离一致、路面平整一致、手臂摆幅一致、头还不能动。这样才有可能得到变化不大的频谱图
- 2022-06-16 16:45回答 1 已采纳 纵轴单位与时域波形纵轴单位一致
- 2019-09-22 12:39Mr.看海的博客 信号的频域分析方法多种多样，这里针对较为常见的（频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析）集中进行说明。这些方法的MATLAB代码实现参见文章频域特征值提取的MATLAB代码实现（频谱、功率谱、倒频谱） 在看这篇...
- 2022-05-12 16:52回答 1 已采纳 S是傅立叶变换结果，取其前二分之一就是频谱。所以S是频谱中谱线的幅值，不是频率。
- 2022-04-27 21:03回答 2 已采纳 频谱图比较亮的地方就是低频，因为图像的能量一般都是集中在低频部分，频谱中心化以后，就是低频在中间高频在四周了。
- 2018-08-23 07:19回答 2 已采纳 结题。已查明原因：没有理解对fft函数输出的涵义，GRAPH显示的只是复数数组，图像与频谱有一定的对应关系。
- 2020-04-16 18:52To丶紫罗兰的博客 音乐频谱显示说白了就是“儿童版”频谱仪。笔者平时比较喜欢听音乐，闲暇之余听音乐的时候如果有个频谱显示的小玩具在旁边跳来跳去的也挺有意思的，所以笔者去万能的某宝上搜索了一下，发现便宜的都很小，大一点的都...
- 2022-03-29 16:58回答 1 已采纳 这个 IP 我没用过，也没研究过看你的说明 [47：24]为虚部，[23:0]为实部用法：数据赋给[23：0]，而高位则直接赋了24位0感觉没问题，你送的数据有正数、负数是有符号数，这样做没问题。FF
- 2017-02-19 11:59回答 2 已采纳 http://blog.csdn.net/u012605629/article/details/41925641
- 2023-01-08 16:00回答 2 已采纳 你可以使用 table2array 函数将表格转换为数组，然后再将该数组作为参数传给 fft 函数： y = table2array(ppgwatch(:, 2)); Y = fft(y); 确保
- 2022-01-20 11:30Mr_Jams_C的博客 以前用的最早的fft标准库，发现使用不是很方便，需要调试地方挺多，现在使用比较流行的fftw库，是后面大神在原fft库上做的封装，省去了很多工作，更容易理解，使用更方便。 fftw官方网站http://www.fftw.org/ 可以...
- 2022-08-17 10:49回答 2 已采纳 啮合频率在频谱图上当然是有体现的，一对齿轮在正常状态的基准谱如下所示： Fr1—输入轴（低速轴）转频；fr2—高速轴（输出轴）转频；fm—齿轮啮合频率 齿轮啮合频率等于齿轮的齿数乘以旋转频率，即： 式
- 2021-01-01 21:14pldcat的博客 fft()函数简单到发指，一般使用时就两个参数fft(nparray,n),n还可以缺省。上代码： import numpy as np from scipy.fftpack import fft,ifft fft_y=fft(y) print(fft_y) 执行结果： [180444.84 -0.j -1764....
- 2021-04-26 18:31碗丸的博客 % fftshift 将字母V的频谱低频部分移到中央，高频部分移到四周 figure,imshow(abs(V1)*16/max(max(abs(V1)))) B1=V1.*L1; %滤波 figure,imshow(abs(B1)*16/max(max(abs(B1)))) C1=ifft2(B1); figure,imshow(abs(C1)...
- 2021-04-26 12:14我喜欢你小朋友的博客 % fftshift 将字母V的频谱低频部分移到中央，高频部分移到四周 figure,imshow(abs(V1)*16/max(max(abs(V1)))) B1=V1.*L1; %滤波 figure,imshow(abs(B1)*16/max(max(abs(B1)))) C1=ifft2(B1); figure,imshow(abs(C1)...
- 2021-01-16 00:34傅外叶的博客 通过FFT将时域信号转换到频域，从而对一些在时域上难以分析的信号在频域上进行处理。在这里，我们需要注意采样频率、FFT采样点数这两个参数： 根据奈奎斯特采样定理，采样频率需大于信号频率的两倍；
- 2020-04-17 23:57shenyuhou的博客 FFT运算是对有限字长数据的傅里叶分析，其中会存在频谱泄露的现象，本来功率集中的频谱会出现能量外泄，污染其他频带的信号，造成一定的性能损失，甚至整体功能失效，所以有必要了解频谱泄露产生的原因以及...
- 2021-04-20 02:46许清尘的博客 % fftshift 将字母V的频谱低频部分移到中央，高频部分移到四周 figure,imshow(abs(V1)*16/max(max(abs(V1)))) B1=V1.*L1; %滤波 figure,imshow(abs(B1)*16/max(max(abs(B1)))) C1=ifft2(B1); figure,imshow(abs(C1)...
- 2021-04-16 15:17sherlockhj的博客 我正在做音频信号的采集这一块，在原子STM32F407开发板上做的预演，借用的是录音... //设置采样率 //16000[/mw_shl_code]2、FFT由于FFT采样点数设置为1024，这里采用的是DMA双缓冲接收，因此DMA接收长度设置为512[...
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