线性联合时频分析方法中的短时傅里叶变换:STFT
judy 在 周三, 01/10/2024 - 09:39 提交本文用Matlab仿真一个简单的线性调频信号,参数设置如下:
本文用Matlab仿真一个简单的线性调频信号,参数设置如下:
本文将深入分析离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)。
傅里叶变换实际上就是对一个周期无限大的函数进行处理
本文主要解释如何用FFT精确地测量信号功率(signal power)
fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域
学习傅里叶变换需要面对大量的数学公式,数学功底较差的同学听到傅里叶变换就头疼
从傅里叶变换到小波变换,并不是一个抽象的东西,完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路
快速傅立叶变换(FFT)已被广泛应用于各种信号处理算法中,这些算法通常需要可配置FFT大小的高吞吐量。本应用说明展示了在Xilinx® Versal™ AI Core器件中的AI Engine (AIE)阵列上高效的FFT实现。
在Matlab中,做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram,而在Matlab2019中,引入了一个新的函数stft,下面我们就来看下这两个函数都如何使用。
傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法,可以将一个信号从时域变换到频域。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。根据原信号的不同类型,傅里叶变换可以分为四种类别