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MATLAB中从频域到时域的转换代码 - ComputerGeneratedHolography: 计算机生成全息图(CGH)的数字实现...

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简介：
本项目探讨了在MATLAB环境下，利用频域信息进行时域信号重构的技术，并应用于计算机生成全息图（CGH）的数字化模拟。通过精确转换算法，实现了高质量的全息图像重建。代码开源共享，便于科研与教学应用。 在为期6个月的实习期（法语称作Projet de Fin Etudes）期间，在INSARennes的电子与计算机工程课程（法语为Electronique et Informatique Industrielle (EII)）框架内，我开发了一个名为“全息视频编码的源分离方法的研究、改编和实现”的GitHub项目。该项目涉及使用MATLAB将频域转换到时域，并生成用于引用目标位置的计算机生成全息图。 项目的目录结构如下： ``` computerGeneratedHolography/ ├── data/ │ ├── 2D_dice/ │ └── dices1080p-AP/ ├── implementations_codes/ │ ├── SF-analysis/ │ ├── source-separation/ │ │ ├── mixture_dataset(0147)/ │ │ ├── mixture_dataset(2points)/ │ │ └── output/ │ └── TF-analysis/ ├── machine_learning/ └── neural_network/ ``` 此项目包含了数据集、源分离方法的实现代码以及与时频分析相关的文件。

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  • MATLAB中从频域到时域的转换代码 - ComputerGeneratedHolography: 计算机生成全息图(CGH)的数字实现...
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    本项目探讨了在MATLAB环境下，利用频域信息进行时域信号重构的技术，并应用于计算机生成全息图（CGH）的数字化模拟。通过精确转换算法，实现了高质量的全息图像重建。代码开源共享，便于科研与教学应用。 在为期6个月的实习期（法语称作Projet de Fin Etudes）期间，在INSARennes的电子与计算机工程课程（法语为Electronique et Informatique Industrielle (EII)）框架内，我开发了一个名为“全息视频编码的源分离方法的研究、改编和实现”的GitHub项目。该项目涉及使用MATLAB将频域转换到时域，并生成用于引用目标位置的计算机生成全息图。 项目的目录结构如下： ``` computerGeneratedHolography/ ├── data/ │ ├── 2D_dice/ │ └── dices1080p-AP/ ├── implementations_codes/ │ ├── SF-analysis/ │ ├── source-separation/ │ │ ├── mixture_dataset(0147)/ │ │ ├── mixture_dataset(2points)/ │ │ └── output/ │ └── TF-analysis/ ├── machine_learning/ └── neural_network/ ``` 此项目包含了数据集、源分离方法的实现代码以及与时频分析相关的文件。
     
  • MATLAB从频域到时域转换的代码 - controlsproject - MECA482
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    这段代码是为MECA482课程中的controlsproject项目编写的，旨在展示如何使用MATLAB将信号从频域转换至时域。适用于学习控制理论和信号处理的学生。 对于我们的项目，我们建立了一个带有反馈控制的卷扬机系统。如果需要从绞车获得稳定的角速度，则此设置非常有用。随着负载增加，保持绞盘稳定角速度所需的电压也会随之增加。 该物理系统包括一个主支撑梁、两个支撑轴承以及轴和线轴组成。扭矩由电动机施加到轴和线轴上，并且系统的角速度通过转速表进行监控。我们可以通过使用牛顿定律来对负载进行建模，其中 g 表示重力的正方向向下；Mload 代表负载的质量，而 Msh 和 Rsk 则分别表示电机轴的质量与半径；Msp 和 rsp 分别是阀芯的质量和半径；Alpha 是旋转加速度。 在控制理论方面，我们使用直流电动机系统模型进行建模。在这个模型中，输入电压被视为系统的输入值，并且输出包括电流、转矩以及速度等参数。当施加恒定的电压时，电机达到稳态的速度可以由以下公式表示：其中 KM 表示电机增益；V 代表所施加的输入电压；R 是电阻；TL 则是负载扭矩，KV 表示与输入相关的系数。
     
  • Matlab中从频域到时域转换的代码——greenffts：绿色FFT
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    greenffts是一款在MATLAB环境中运行的高效程序，用于执行频域到时域的快速傅里叶变换（FFT），旨在优化计算资源利用。 在MATLAB中将频域信号转换为时域信号的代码可以这样编写。首先需要使用逆傅里叶变换函数`ifft()`来实现这一功能。确保输入数据是正确的频率响应，并且根据需求调整采样率和时间向量以正确显示结果。 示例代码如下： ```matlab % 假设F为频域信号，Fs为采样频率，T为总的持续时间 N = length(F); % 获取频域信号长度 t = linspace(0, T, N); % 创建相应的时间向量 % 应用逆傅里叶变换以得到时域信号 f_time_domain = ifft(F); figure; subplot(2,1,1); plot(t, abs(f_time_domain)); title(时域信号); xlabel(时间 (s)); ylabel(幅度); % 可视化频谱验证转换正确性（可选） F_spectrum = fftshift(abs(fft(f_time_domain))); frequencies = linspace(-Fs/2,Fs/2,N); subplot(2,1,2); plot(frequencies,F_spectrum); title(频率响应); xlabel(频率 (Hz)); ylabel(|Y(f)|); ``` 这段代码首先定义了必要的变量，然后使用`ifft()`函数计算时域信号。接着通过两个子图来展示原始的频谱和转换后的时域波形。 注意：在实际应用中，请根据具体问题调整相关参数与数据输入格式以满足需求。
     
  • Matlab中从频域到时域的转换代码 - RangeDopplerProcessing：范围多普勒处理
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    简介：本资源提供了在MATLAB环境中进行范围-多普勒处理的相关代码，详细阐述了如何实现从频域数据向时域信号的转化过程。 该项目是我在参加RadarEngineering硕士课程期间的一部分工作内容。在项目中，我需要提供项目的声明、解释结果以及经过详细注释的代码。 项目说明书：本项目要求对1GHz脉冲多普勒雷达进行快速处理及慢速处理以生成五个运动目标的距离-多普勒图谱（DDM）。使用Matlab函数来随机生成这些目标的位置和速度。这五个目标的反射率分别为1、0.5、0.25、0.25 和 0.1，由每个目标产生的组合回波可表示为特定公式：其中t代表快速时间，m是慢速脉冲指数；b(t) 是巴克码（Barker code），k0则是雷达传播常数。
     
  • LabVIEW实现单边傅里叶变换——从时域到频域的转换
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    本文介绍了利用LabVIEW软件进行单边傅里叶变换的方法，探讨了如何将信号从时间域转换至频率域，并提供了具体的实现步骤和案例分析。 LabVIEW实现单边傅里叶变换能够很好地将时域信号转换为频域信号。
     
  • MATLAB中从频域到时域转换的代码 - OCT_MC: FD-OCTB扫描的蒙特卡洛仿真
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    本项目使用MATLAB进行FD-OCTB扫描的蒙特卡洛仿真，包含从频域信号转换至时域信号的关键代码。 在MATLAB环境中实现从频域到时域的转换代码OCT_MC用于FD-OCT中的A线或B扫描蒙特卡洛模拟。描述使用mcxyz_OCT最新版本，具体步骤如下： 1. 使用`createSample`函数生成Monte Carlo模拟器所需的数据。 2. 运行.c文件（由新创建的MATLAB文件调用）以执行实际计算。 3. 利用lookSample来生成A线或B扫描。 注意，在对单层样品使用长焦距镜头时，即瑞利长度为5mm的情况下，已经验证了模拟器的有效性。然而，为了实现更精确的聚焦效果，则需要采用较短焦距（例如瑞利长度为0.5mm）进行测试和校准。 参考文献： Zhao S., Advanced Monte Carlo simulation and machine learning for frequency domain optical coherence tomography, Journal of Optics, 2016:157. Lima I.T., Kalra A., & Sherif S.S., Importance sampling improved time-domain optical coherence tomography monte carlo simulations. Biomedical Optics Express. May 2011; 2(4):1069-DOI：10.1364/BOE.2.001069
     
  • 进行FFT：将信号从时域转换到频域的MATLAB方法
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB实现快速傅里叶变换(FFT)，帮助用户掌握将信号从时间序列数据转换为频率成分的技术。 FFT是我们常用的方法，但需要使用fftshift才能得到信号的真实图像。
     
  • MATLAB_频谱分析_从时域到频域的转换与分析
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB进行频谱分析，涵盖信号处理基础及从时域信号到频域表示的关键技术与实践方法。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab_频谱分析_时域转换频域进行分析 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • MATLAB中从频域到时域转换的代码 - Simple_SISO_OFDM：采用BPSK解调进行SISO OFDM仿真
    优质
    本项目提供了一段MATLAB代码，用于实现单输入单输出正交频分复用（SISO-OFDM）系统的仿真实例。该系统采用了二进制相移键控（BPSK）技术进行解调，并演示了从频域到时域的转换过程。 MATLAB中的频域到时域的代码仿真包括一个简单的SISO OFDM实现。该存储库通过使用wl_example_siso_ofdm_txrx.m示例文件来模拟SISO OFDM，并采用BPSK解调技术。注意，这个项目是针对NCTU课程“无线通信系统2018”的作业内容，学习此课程的同学请勿抄袭。 示例代码wl_example_siso_ofdm_txrx.m遵循以下步骤： 在信号生成阶段： - 产生导频符号 - 将数字位转换为二进制形式 - 对这些位进行BPSK调制以得到频率域样本 - 添加参考点（pilot）到频率域样本中 - 使用快速傅里叶变换(FFT)将频率样例转成时间样例 - 在每个符号前添加循环前缀(CP) - 将生成的符号重新排列为一维数组，准备发送 在解码阶段： - 包检测（包到达时） - CFO校正（在校准过程中无用） - 信道估计 - 删除CP以恢复原始序列 - 使用快速傅里叶变换将时间样例转换回频率域 - 解调并提取数据符号 - SFO校正 该示例代码分为两个主要部分：signal_gen.m和decode.m。其中，signal_gen.m负责生成信号并将数字位输出到tx_data.bin文件中；同时它还处理频域样本，并将这些样本保存在tx_sym文件内以备传输使用。
     
  • Matlab中从频域到时域转换的代码 - Music_Classification: 机器学习音乐流派与频段识别，包括频谱图生成及分析（朴素贝叶斯...）
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    本项目利用Matlab实现音乐分类，通过频谱图生成和频域与时域间的转换，结合朴素贝叶斯等算法进行流派识别。 MATLAB由频域变时域的代码用于音乐体裁识别：创建、分析和分类频谱图。该研究由J.Barhydt1在华盛顿大学西雅图市98195完成。 机器学习技术在学术界及工业界的许多领域中越来越受欢迎，尤其是在数据科学方面。这些“模式识别”方法能够对复杂且截然不同的数据类型进行区分和分类，并应用于经济模型、语音识别等领域。本段落演示了使用三种机器学习方法来实现音乐乐队/流派分类的“玩具模型”，并比较了每种方法的表现。在这里，我将比较朴素贝叶斯、线性判别分析以及分类和回归树。 此代码利用SGRAM, LDA_Train 和 musicclip：在根目录中查找简介与概述。 音乐分类是人类可以很自然地完成的任务。随着我们获得足够大的乐队“训练集”，我们可以区分不同的乐队和流派。听的音乐越多，训练集就越大，在面对未知的新音乐或“测试集”时，就越能准确地区分不同子流派和细分市场。为了在计算上实现这一目标，首先收集了三种音乐风格的集合，每种风格有三个乐队，每个乐队包含十六首歌曲。此外，从每一首歌中提取相关信息进行分析。