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汉宁窗傅里叶变换的MATLAB代码-功率频谱图:汉宁、多锥与小波谱图

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简介:
本资源提供基于MATLAB实现的汉宁窗傅里叶变换代码,并绘制了对应的功率频谱图,同时展示了多锥变换及小波变换的结果。 该存储库包含用于计算并可视化基于傅里叶变换及小波变换的功率谱图的MATLAB脚本。使用傅立叶方法包括hann_spectrogram.m与mtp_spectrogram.m,前者利用Hanning窗函数生成单锥度功率谱图;后者则采用锥形扁球体序列(DPSS)进行多锥功率谱计算。cwt_spectrogram.m基于小波变换,默认使用Morlet小波执行连续小波变换以获取频谱图。 一旦通过上述任一方法获得频谱图,可以利用normalize_spectrogram.m脚本对它们按频率进行标准化处理。文件demo.m展示了信号预处理及功率谱图生成的实例,并应与用户自有的数据版本v1.2一同使用。 另外,正在开发Python版该工具包并计划在未来更新发布。如果您不熟悉信号处理或代码难以理解,请告知我们。若有发现错误或者希望添加、删除的内容也请随时通知。

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客服
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  • MATLAB-
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    本资源提供基于MATLAB实现的汉宁窗傅里叶变换代码,并绘制了对应的功率频谱图,同时展示了多锥变换及小波变换的结果。 该存储库包含用于计算并可视化基于傅里叶变换及小波变换的功率谱图的MATLAB脚本。使用傅立叶方法包括hann_spectrogram.m与mtp_spectrogram.m,前者利用Hanning窗函数生成单锥度功率谱图;后者则采用锥形扁球体序列(DPSS)进行多锥功率谱计算。cwt_spectrogram.m基于小波变换,默认使用Morlet小波执行连续小波变换以获取频谱图。 一旦通过上述任一方法获得频谱图,可以利用normalize_spectrogram.m脚本对它们按频率进行标准化处理。文件demo.m展示了信号预处理及功率谱图生成的实例,并应与用户自有的数据版本v1.2一同使用。 另外,正在开发Python版该工具包并计划在未来更新发布。如果您不熟悉信号处理或代码难以理解,请告知我们。若有发现错误或者希望添加、删除的内容也请随时通知。
  • Matlab-: 用于绘制音MATLAB脚本
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    这段MATLAB代码实现了对输入音频信号进行汉宁窗口傅里叶变换,并生成其频谱图,适用于音频处理与分析。 汉宁窗傅里叶变换的MATLAB代码用于绘制音频频谱。该脚本读取音频文件并播放音频的同时实时生成频谱图。频谱样式由选择的不同版本的`refreshFig`函数决定,可以通过替换`refreshFig.m`为其他版本(如`refreshFig-2.m`或`refreshFig-3.m`)来更改。 这些刷新图功能在固定的时间间隔内被从主文件中调用,并使用汉宁窗计算音频采样数据的短时傅里叶变换(STFT),然后以条形图形式展示频谱。每个小节代表12个等分音高,已调整至标准音高A4=440Hz。 `refreshFig-2.m`与基本版本相同,但使用了不同的指数窗口函数;而`refreshFig-3.m`则绘制圆形频谱,并不采用对数频率刻度表示方式。 另外有两个脚本用于保存生成的频谱图作为视频文件: `spectrum2.m` 使用基础版的 `refreshFig.m` 样式,而`spectrum3.m` 则使用改进后的圆形频谱显示风格由`refreshFig-3.m`提供。 启动MATLAB后,请将工作目录设置为该存储库所在的目录。在命令窗口中输入`spectrum`, `spectrum2` 或者 `spectrum3`(不带参数)来运行相应的脚本。
  • 下信号
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    本研究探讨了在特定结构(如汉宁窗)影响下的信号如何进行傅里叶变换分析,重点在于理解其频谱特性及应用价值。 汉宁窗在信号的傅里叶变换(FFT)处理中非常有用,并且有详细的注释帮助理解。
  • Matlab-基于Matlab技术
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    本项目提供了一套利用Matlab实现汉宁窗傅里叶变换的完整代码,旨在展示如何运用该方法进行音频信号处理和滤波技术的应用。 为了全面了解设备性能,在频域分析信号是必要的。这正是频谱分析仪的作用所在。然而值得注意的是,随着数字技术的迅速发展,示波器与频谱分析仪之间的区别变得越来越模糊了。一些示波器现在可以执行矢量信号分析,并且很多频谱分析仪器也具备多种时域测量功能。 但是,针对时域测量而言,示波器是最佳选择;而进行频率相关测试,则更推荐使用频谱分析仪。在频率领域中,复数信号(即包含多个不同频率的信号)会被分解为各自的频率分量,并且每个单独的频率下的电平值都会被展示出来。 频域测量具有若干显著优势:首先,在频谱分析仪上可以发现示波器无法显示的信息;其次由于频谱分析仪能够调整带宽,因此使用它进行测试时,噪声的影响会大幅减少。再者对于许多设备而言,它们的运行特性本质上是频率相关的,所以必须在频率领域内完成其性能评估以避免受到其他相邻信号干扰。 通过观察频域视角下的信号图样,可以轻易地测量出诸如信号频率、功率水平、谐波含量以及调制质量等参数。一旦完成了这些基本量值的测定工作后,仅凭一台频谱分析仪就能计算出总谐波失真度(THD)、占用带宽(OBW)、信号稳定性、输出功率、互调干扰以及其他一系列重要的测量结果。 进行此类频率领域的测试通常会使用快速傅立叶变换(FFT)技术来进行。
  • [Matlab] MATLAB信号处理分析(含函数).zip
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    本资源包含MATLAB程序,用于进行信号处理及频谱分析,并特别实现了汉宁窗函数的应用。适合深入研究信号处理技术的学生和工程师使用。 本段落探讨了MATLAB在信号处理领域的应用,特别是频谱分析以及如何使用汉宁窗函数来优化结果。 首先,我们需要理解什么是频谱分析。这是一种将一个时域信号分解为不同频率成分的过程,这对于理解和解释信号的本质非常重要。在MATLAB中,可以利用`fft`(快速傅里叶变换)函数来进行离散傅里叶变换,并获得信号的频谱表示形式。 汉宁窗函数是常用的一种窗函数,在1935年由Hann提出。它的主要作用是在对信号进行窗口化处理时减少旁瓣效应,提高分析精度。其公式为: \[ w(n) = 0.5 - 0.5 \cos\left(\frac{2\pi n}{N-1}\right) \] 其中,\(n\)是从0到\(N-1\)的整数,而\(N\)代表窗长。与简单的矩形窗口相比,汉宁窗可以更平滑地过渡至零点,从而减少由于截断导致的边缘效应,并提高频谱估计的质量。 在MATLAB中生成汉宁窗的方法如下: ```matlab win = hann(1024); ``` 接下来将原始信号乘以该窗口并使用`fft`函数进行傅里叶变换。例如: ```matlab signal = % 你的原始信号; windowed_signal = signal .* win; spectrum = fft(windowed_signal); ``` 最后,通常会通过绘制频谱图的形式展示分析结果。可以利用MATLAB中的`plot`或`specgram`等函数来实现这一目的。 例如: ```matlab frequencies = linspace(0, fs2, length(spectrum)/2+1); % 假设fs是采样率; plot(frequencies, abs(spectrum(1:length(spectrum)/2+1))); xlabel(频率 (Hz)); ylabel(幅度); ``` 通过上述步骤,我们可以利用MATLAB和汉宁窗函数进行精确的频谱分析。在实际应用中,选择合适的窗口类型及长度对于获取准确的结果至关重要,并可能需要根据具体信号特性和需求来调整这些参数。此外,还可以尝试其它类型的窗口功能(如哈明窗、布莱克曼窗等),以优化最终结果。
  • fft.rar_二维离散_FFT相位_FFT和相位__相位
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    该资源为二维离散傅里叶变换(FFT)相关资料,包含FFT相位、频谱分析及绘制方法。内容涵盖如何生成并解析傅里叶频谱图与相位频谱图。 对数字图像进行傅里叶变换以查看其频谱图及相位图。
  • MATLAB信号处理分析(含函数源).zip
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    本资源包含MATLAB信号处理及频谱分析教程和代码示例,特别提供了汉宁窗函数的完整源码,适用于科研和工程应用。 MATLAB信号处理 频谱分析加汉宁窗函数 源代码.zip
  • 调制正弦激励信号_HanningFFT_正弦_
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    本文探讨了使用汉宁窗对正弦信号进行傅里叶变换(HanningFFT)的方法,分析其在频谱泄漏抑制和频率分辨率提升方面的优势。 绘制不同频率和持续时间的汉宁窗调制后的正弦激励信号。
  • 基于FFT插值分析程序
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    本程序采用汉宁窗技术与FFT算法结合,实现高精度的频谱分析,有效减少泄漏效应,适用于信号处理和科学研究。 本程序采用基于汉宁窗的FFT插值法进行电力系统的谐波分析。
  • GFT.rar_GFT__gft_理论_时分析
    优质
    本资源介绍图的傅里伊叶变换(GFT),探讨其在图谱理论与时频分析中的应用,适用于深入理解图信号处理的相关技术。 将图谱理论与傅里叶变换结合,可以对较简单的信号进行时频域的转换。