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傅里叶幅度谱的平滑处理:smoothSpectra 提供多种平滑选项,默认使用 Konno-Ohma 窗口函数。

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简介:
smoothSpectra工具用于傅里叶幅度谱的平滑处理,提供多样化的平滑选择,并默认采用Konno-Ohmachi窗口函数以优化频谱分析。 `smoothSpectra` 函数为傅立叶幅度谱(FAS)提供了多种窗口平滑选项,包括矩形窗、三角窗、Parzen 窗、Hann 窗、Hamming 窗以及高斯窗等。默认使用的窗口函数是 Konno-Ohmachi(Konno 和 Ohmachi, 1998 年第 234 页),它在对数空间中呈现对称性。平滑过程通过将选定的窗函数与 FAS 进行卷积操作实现。示例代码可以在 `demo.m` 文件中找到。 使用方法: [smoothFAS] = smoothSpectra(Y,varargin) 静态输入参数: Y - 傅立叶振幅向量(1xn 或 nx1) 有效的属性名称/值对如下: w -> (默认值:40)

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  • smoothSpectra 使 Konno-Ohma
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    smoothSpectra工具用于傅里叶幅度谱的平滑处理,提供多样化的平滑选择,并默认采用Konno-Ohmachi窗口函数以优化频谱分析。 `smoothSpectra` 函数为傅立叶幅度谱(FAS)提供了多种窗口平滑选项,包括矩形窗、三角窗、Parzen 窗、Hann 窗、Hamming 窗以及高斯窗等。默认使用的窗口函数是 Konno-Ohmachi(Konno 和 Ohmachi, 1998 年第 234 页),它在对数空间中呈现对称性。平滑过程通过将选定的窗函数与 FAS 进行卷积操作实现。示例代码可以在 `demo.m` 文件中找到。 使用方法: [smoothFAS] = smoothSpectra(Y,varargin) 静态输入参数: Y - 傅立叶振幅向量(1xn 或 nx1) 有效的属性名称/值对如下: w -> (默认值:40)
  • 计算(smoothFAS):此生成版本。通过应均实现 - MATLAB开发
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    smoothFAS是一个MATLAB工具,用于计算信号的傅里叶幅度谱,并通过窗口平均方法生成更平滑的频谱版本,便于分析和解读。 此函数用于计算傅立叶幅度谱及其平滑版本。为了实现平滑处理,该方法采用基于窗口内值的平均方式,可以选择使用中位数或均方根(RMS)作为基准进行计算,默认情况下使用的窗口数量为20个。用户可以自定义设置不同的窗口数值来调整结果。 函数用法如下: [fas] = smoothFFT(w,dt); 或者通过指定rms方法和特定的窗口参数实现平滑处理: [fas] = smoothFFT(w,dt,n_windows,method,rms); 其中,输入变量包括: - w:表示时间序列数据向量(可以是1xn或nx1形式) - dt:采样间隔值(例如每秒采集100个样本的数据,则该参数应为0.01秒) - n_windows:用于平均处理的窗口数量 - method: 平均方法,可选中位数或RMS计算方式 函数支持通过指定不同的参数来调整傅立叶幅度谱平滑的效果。
  • (Smooth Fourier Amplitude Spectrum)- MATLAB实现
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    本简介介绍了一种使用MATLAB编程语言实现的平滑傅里叶幅度谱技术。该方法通过优化频域分析提高了信号处理和图像处理中的数据清晰度与准确性。 该函数使用包含一半剩余数据的组来平滑傅立叶幅度谱,直到只剩下8个数据点为止。在每个组内应用的平滑窗口以及使用的具体平滑方法由用户指定。这种可变大小的分组方式使得在对数-对数视图中能够有效地平衡大频率值和小频率值之间的平滑处理效果。
  • Konno-Ohmachi 在地震动:有效低频微震信号 MATLAB 方法
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    本文介绍了Konno-Ohmachi平滑函数在MATLAB环境下的应用方法,专门针对地震动谱中低频微震信号的有效处理,提供了一种新的数据处理技术。 Konno-Ohmachi 平滑窗口是一种有效的方法,用于平滑低频微震信号和地震动数据。这段代码是由建石从 konno_ohmachi.py 文件中编译的,该文件由曼森图尔克和哈姆杜拉 livaoglu 在科贾埃利大学地球物理系测量工程系编写。
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    本项目介绍了如何使用MATLAB对音频信号的幅度谱进行1/N-倍频程平滑处理,适用于声音分析和降噪等领域。 注意:此功能现在可以从 IoSR Matlab 工具箱作为 iosr.dsp.smoothSpectrum 使用。 X_OCT = SMOOTH_SPECTRUM(X,F,NOCT) 将 NOCT 倍频程平滑应用于向量 X 中包含的幅度频谱,该频谱以向量 F 中的频率采样。
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