短时傅里叶变换c语言程序
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短时傅里叶变换
短时傅里叶变换
Chapter 10 Fourier analysis of signals using discrete Fourier transform10.1 Fourier analysis of signals using the DFT 10.2 DFT analysis of sinusoidal signals 10.3 the time-dependent Fourier transform For finite-length signals, the DFT provides frequencydomain samples of the Discrete-time Fourier transform. In many cases, the signals do not inherently have finite length. The inconsistency between the finite-length requirement of the DFT and the reality of indefinitely long signals can be accommodated exactly or approx
(快速傅里叶变换)C语言程序汇编
#include /********************************************************************* 快速傅立叶变换C函数 函数简介:此函数是通用的快速傅里叶变换C语言函数,移植性强,以下部分不依 赖硬件。此函数采用联合体的形式表示一个复数,输入为自然顺序的复 数(输入实数是可令复数虚部为0),输出为经过FFT变换的自然顺序的 复数 使用说明:使用此函数只需更改宏定义FFT_N的值即可实现点数的改变,FFT_N 应该为2的N次方,不满足此条件时应在后面补0 函数调用:FFT(s); 时 间:2010-2-20 版 本:Ver1.0 参考文献: **********************************************************************/ #include #define PI 3.1415926535897932384626433832795028841971
短时傅里叶变换及其谱图分析
西 南 交 通 大 学 峨 眉 校 区
(作业小论文)
工程测试技术课程设计
短时傅里叶变换及其谱图分
姓名:xxxx 学号:2wwwww 班级:wwww 专业:工程机械
2013.03.20
短时傅里叶变换及其谱图分析
摘要:本文讨论了有噪信号的短时傅里叶变换STFT及其谱围.分析和仿真结果表明,受
白噪声污染的信号的STFT可以无偏估计原信号的STFT,而其谱图可以对愿信号的谱图作有偏
估计,估计方差是有限的,且是时间和频率的函数.在短窗的情况下,求得了该方差上限的 近似表示.
关键词:短时傅里叶变换 谱图 噪声污染信号 估计
1.前言
信号的短时傅里叶变换STFT是最早提出的一种时。频二维表示方法,它采用加窗的复正
弦作为基函数,也称为加窗傅里叶变换。由于它采用单一的分析窗处理所有频率分量,在时-
频平面内所有点上的分辨率是相同的,因而适
基于短时傅里叶变换的语音信号时频分析
基于STFT的语音信号时频分析
摘要:视频分析是近年来信号处理的新热点。本文首先介绍了语音信号STFT的相关知识,随后利用MATLAB将采集到的语音信号进行处理,并进行了信号时域和频域的相关分析。
关键词:语音信号 STFT 时频分析
语音信号的短时傅里叶变换
傅里叶变换是一种信号的整体变换,要么完全在时域,要么完全在频域进行分析处理,无法给出信号的频谱如何随时间变化的规律。而有些信号,例如语音信号,它具有很强的时变性,在一段时间内呈现出周期性信号的特点,而在另一段时间内呈现出随机信号的特点,或者呈现出两个混合的特性。对于频谱随时间变化的确定性信号以及非平稳随机信号,利用傅里叶变换分析方法有很大的局限性,或者说是不合适的。傅里叶变换无法针对性的分析相应时间区域内信号的频率特征。可以用一个窗函数与时间信号相乘积,当该窗函数的时宽足够窄,使取出的信号可以被看成是平稳信号时,就可以对乘积信号进行傅里叶变换,从而反映该时宽中的信号频谱变化规律。
早在1946年,Gabor就提出了短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)的概念,用以测量声音信号的频率定位[64]。
给定一信号x(t)?L2(R),其
离散傅里叶变换和快速傅里叶变换
实验报告
课程名称: 信号分析与处理 指导老师: 成绩:__________________
实验名称:离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 实验类型: 基础实验 同组学生姓名:
第二次实验 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换
一、实验目的
1.1掌握离散傅里叶变换(DFT)的原理和实现;
1.2掌握快速傅里叶变换(FFT)的原理和实现,掌握用FFT对连续信号和离散信号进行谱分析的方法。 1.3 会用Matlab软件进行以上练习。
二、实验原理
2.1关于DFT的相关知识
序列x(n)的离散事件傅里叶变换(DTFT)表示为
X(e)?装 j?n????x(n)e??j?n,
如果x(n)为因果有限长序列,n=0,1,...,N-1,则x(n)的DTFT表示为
订 j?X(e)??x(n)e?j?n,
n?0N?1线 x(n)的离散傅里叶变换(DFT)表达式为
X(k)??x(n)en?0N?1?j2?nkN(k?0,1,...,N?1),
序列的N点DFT是序列DTFT在频率区间[0,2π]上的N点灯间隔采样,采样间隔为2π/N。通过DFT,可以完成由一组有限个信号采样值
离散傅里叶变换和快速傅里叶变换
实验报告
课程名称: 信号分析与处理 指导老师: 成绩:__________________
实验名称:离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 实验类型: 基础实验 同组学生姓名:
第二次实验 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换
一、实验目的
1.1掌握离散傅里叶变换(DFT)的原理和实现;
1.2掌握快速傅里叶变换(FFT)的原理和实现,掌握用FFT对连续信号和离散信号进行谱分析的方法。 1.3 会用Matlab软件进行以上练习。
二、实验原理
2.1关于DFT的相关知识
序列x(n)的离散事件傅里叶变换(DTFT)表示为
X(e)?装 j?n????x(n)e??j?n,
如果x(n)为因果有限长序列,n=0,1,...,N-1,则x(n)的DTFT表示为
订 j?X(e)??x(n)e?j?n,
n?0N?1线 x(n)的离散傅里叶变换(DFT)表达式为
X(k)??x(n)en?0N?1?j2?nkN(k?0,1,...,N?1),
序列的N点DFT是序列DTFT在频率区间[0,2π]上的N点灯间隔采样,采样间隔为2π/N。通过DFT,可以完成由一组有限个信号采样值
傅里叶变换
傅里叶变换:
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。
对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较快,因此反应在频域上是高频分量;图像的噪声大部分情况下是高频部分;图像平缓变化部分则为低频分量;也就是说,傅里叶变换提供另外一个角度来观察图像,可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。
图像进行二维傅里叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图。一般来讲,梯度大则该点的亮度强,否则该点亮度弱。 傅里叶变换的作用:
(1) 图像增强与图像去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量,通过低通滤波器来滤除高频—噪音;边缘也是图像的高频分量,可以通过添加高频分量来增强图像的边缘; (2)图像分割之边缘检测 提取图像高频分量 (3)图像特征提取
形状特征:傅里叶描述子
纹理特征:直接通过傅里叶系数来计算纹理特征
其他特征:将提取的特征值进行傅里叶变换使特征具有平移,伸缩、旋转不变形 (4)图像压缩
可以直接通过傅里叶系数来压缩数据;常用的离散余弦变换是傅里叶变换的实变换。
频域中的重要概念:
图像高频分量:图像突变部分;在某些情况下指图像边缘信息,某些情况下指噪音更多是两者的混合;
低频分量:图像变换平缓部分,也就是
傅里叶变换
研究生课程论文(作业)封面
2014 至 2015 学年度 第 1 学期)
课 程 名 称:__________________
课 程 编 号:__________________
学 生 姓 名:__________________
学 号:__________________
年 级:__________________
提 交 日 期: 年 月 日
成 绩:__________________
教 师 签 字:__________________
开课---结课:第 周---第 周
评 阅 日 期: 年 月 日
东北农业大学研究生部制
1
( 积分变换在工程上的应用
摘要:在现代数学中,傅里叶变换是一种非常重要的积分变换,且在数字信号处理中有着广泛的应用。本文首先介绍了傅里叶变换的基本概念、性质及发展情况;其次,详细介绍了分离变数法及积分变换法在解数学物理方程中的应用,并在分离变数法中对齐次方程及非齐次方程进行了区分。傅里叶变换在不同的领域有不同的形式,诸如现代声学,语音通讯,声纳,地震,核科学,乃至生物医学工程等信号的
傅里叶变换公式
第2章 信号分析
本章提要
信号分类 周期信号分析--傅里叶级数 非周期信号分析--傅里叶变换 脉冲函数及其性质 信号:反映研究对象状态和运动特征的物理量 信号分析:从信号中提取有用信息的方法和手段
§2-1 信号的分类
两大类:确定性信号,非确定性信号 确定性信号:给定条件下取值是确定的。
进一步分为:周期信号,非周期信号。
x(
质量-弹簧系统的力学模型
非确定性信号(随机信号):给定条件下
取值是不确定的 按取值情况分类:模拟信号,离散信号
数字信号:属于离散信号,幅值离散,并用二进制表示。 信号描述方法 时域描述 如简谐信号
频域描述
以信号的频率结构来描述信号的方法:将信号看成许多谐波(简谐信号)之和,每一个谐波称作该信号的一个频率成分,考察信号含有那些频率的谐波,以及各谐波的幅值和相角。
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§2-2 周期信号与离散频谱
一、 周期信号傅里叶级数的三角函数形式 周期信号时域表达式
T:周期。注意n的取值:周期信号“无始无终”
#
傅里叶级数的三角函数展开式
(n=1, 2, 3,…)
傅立叶系数:
式中 T--周期; 0--基频, 0=2 /T。
快速傅里叶变换实验
实验七快速傅里叶变换实验
2011010541 机14林志杭
一、实验目的
1 ?加深对几个特殊概念的理解:“采样”……“混叠”;“窗函数”(截断)……“泄漏”;
“非整周期截取”……“栅栏”。
2 ?加深理解如何才能避免“混叠”,减少“泄漏”,防止“栅栏”的方法和措施以及估计这些因素对频谱的影响。
3 ?对利用通用微型计算机及相应的FFT软件,实现频谱分析有一个初步的了解。
二、实验原理
为了实现信号的数字化处理,利用计算机进行频谱分析一一计算信号的频谱。由于
计算机只能进行有限的离散计算(即DFT),因此就要对连续的模拟信号进行采样和截断。
而这两个处理过程可能引起信号频谱的畸变,从而使DFT的计算结果与信号的实际
频谱有误差。有时由于采样和截断的处理不当,使计算出来的频谱完全失真。因此在时域处理信号时要格外小心。
时域采样频率过低,将引起频域的“混叠”。为了避免产生“混叠”,要求时域采样时必须满
足采样定理,即:采样频率fs必须大于信号中最高频率fc的2倍(fs> 2fc)。因此在信号
数字处理中,为避免混叠,依不同的信号选择合适的采样频率将是十分重要的。
频域的“泄漏”是由时域的截断引起的。时域的截断使频域中本来集中的能量向它的邻域扩
散(如由一个3( f)变成一个