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常用滤波器设计之低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器
=2^nextpow2(length(y));%找出大于y的个数的最大的2的指数值（自动进算最佳FFT步长nfft） %nfft=1024;%人为设置FFT的步长nfft y=y-mean(y);% *conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。 y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;�T变换后对应的频率的序列 % y_p=y_ft. nfft/fs+1); plot(y_f(ni:na),abs(y_ft(ni:na)*2/nfft)); end elseif style==2 plot =2^nextpow2(length(y));%找出大于y的个数的最大的2的指数值（自动进算最佳FFT步长nfft） %nfft=1024;%人为设置FFT的步长nfft y=y-mean(y);% *conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。 y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;�T变换后对应的频率的序列 % y_p=y_ft.
3K20编辑于 2022-09-05 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Matlab短时傅里叶变换和小波变换的时频分析
语法： [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs) 说明 默认情况下，其他参数的默认值为：window---窗函数，默认为nfft长度的海明窗Hamming；noverlap---每一段的重叠样本数，默认值是在各段之间产生50%的重叠；nfft---做FFT变换的长度 Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。 Fs---采样频率Hz，如果指定为[]，默认为1Hz。 S---输入信号x的短时傅里叶变换。 对于实信号x，如果nfft为偶数，则S的行数为(nfft/2+1)，如果nfft为奇数，则行数为(nfft+1)/2，列数同上。 越大，频域的分辨率就越高（分辨率=fs/nfft），但离瞬时频率就越远； noverlap影响时间轴的分辨率，越接近nfft，分辨率越高，相应的冗余就越多，计算量越大，但计算机只要能承受，问题不大。
2.6K30编辑于 2022-07-27 - 来自专栏科学计算
Matlab中短时傅里叶变换 spectrogram和stft的用法
= spectrogram(x, window) s = spectrogram(x, window, noverlap) s = spectrogram(x, window, noverlap, nfft ) s = spectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs) [s, f, t] = spectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs ，fft的点数是256；当窗长大于256时，fft的点数取大于窗长的最小的2的整数次幂； fs表示采样率，用来归一化显示使用； f表示显示的频谱范围，f是一个向量，长度跟s的行数相同； 当x是实信号且nfft 为偶数时，s的行数为(nfft/2+1) 当x是实信号且nfft为奇数时，s的行数为(nfft+1)/2 当x是复信号时，s的行数为nfft 当在输入的参数列表中指定f后，函数会在f指定的频率处计算频谱图 在这里插入图片描述 最后再把功率谱密度的返回值加上 [s, f, t, p] = spectrogram(sig, window, nfft, f, fs); figure; imagesc(t,
8.4K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏强化学习专栏
Matlab实现经典功率谱估计的几种方法
Fs:1; %产生含有噪声的序列 xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n)); window=boxcar(length(xn)); %矩形窗 nfft =1024; cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %计算序列的自相关函数 CXk=fft(cxn,nfft); Pxx=abs(CXk); index=0:round(nfft/2-1) Matlab代码示例： clear； Fs=1000; n=0:1/Fs:1; xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n)); nfft=1024 ,p); index=0:round(nfft/2-1); k=index*Fs/nfft; plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1)); plot_Pxxc=10*log10(Pxxc ,Fs,range); [Pxx1,f]=pwelch(xn,window1,noverlap,nfft,Fs,range); [Pxx2,f]=pwelch(xn,window2,noverlap,nfft
1.1K31编辑于 2024-12-03 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
OFDM同步技术
SNRdB = 30; % SNR MaxIter = 10; % 迭代次数 %CFOs = [0 0 0 0]; Nfft = 128; % FFT 大小 Ng = Nfft/4; % GI 长度 Nofdm = Nfft + Ng ; % 符号对应的可能性数量 Es = 1; A = sqrt(3/2/(M-1)*Es); % QAM 归一化因子 N = Nfft ', true);% 调制成复数 %***********************缺少了倒置的过程***********************% xt = ifft(Xf, Nfft ; % 发送的符号长度，为了方便，和Nfft保持一致 Ng=Nfft/4; % GI长度 Nofdm=Nfft+
44110编辑于 2024-04-25 - 来自专栏科学计算
Matlab中fft与fwelch有什么区别？如何用fft求功率谱？
是用来求功率谱的，采用Welch平均周期法对信号进行谱估计，它通过分段选取数据进行加窗求功率，再进行平均，pwelch函数的使用方式为： pxx = pwelch(x,window,noverlap,nfft noverlap,f,fs) 其中， X表示输入序列； window：当window是一个数值时，表示窗函数长度，即分段长度L，默认的窗函数为hamming窗；当window是一个序列时，表示窗函数序列； NFFT 表示FFT的点数，X为实数时，当NFFT是偶数时，Pxx的长度是(NFFT/2+1)；当NFFT是奇数时，Pxx的长度是(NFFT+1)/2；X为复数时，Pxx的长度就是NFFT，如果NFFT没有指定，
3.1K10发布于 2020-06-29 - 来自专栏全栈程序员必看
信号分析与处理1「建议收藏」
例2：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t),fs=100Hz,绘制： （1）数据个数N=32，FFT所用的采样点数NFFT=32； （2）N=32，NFFT=128 ； （3）N=136，NFFT=128； （4）N=136，NFFT=512。 =1024; cxn=xcorr(xn,’unbiased’); %计算序列的自相关函数 CXk=fft(cxn,nfft); Pxx=abs(CXk); index=0:round(nfft/2-1) ,p); index=0:round(nfft/2-1); k=index*Fs/nfft; plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1)); plot_Pxxc=10*log10(Pxxc ,Fs,range); [Pxx1,f]=pwelch(xn,window1,noverlap,nfft,Fs,range); [Pxx2,f]=pwelch(xn,window2,noverlap,nfft
1.4K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
雷达模糊函数及MATLAB仿真
= 2^n; u(1:nfft) = 0; j = 0; for index = 1:10:samp_num index; j = j+1; u(index:index+10- = fft(v,nfft); for freq = -6/tau:freq_del:6/tau; j = j+1; exf = exp(sqrt(-1) * 2. * pi * freq = 2^n; u(1:nfft) = 0; j = 0; for index = 1:10:samp_num index; j = j+1; u(index:index+10- 1) = PRN(j); end % set-up the array v v = u; delay = linspace(0,5*tau,nfft); freq_del = 8 / tau /100; j = 0; vfft = fft(v,nfft); for freq = -4/tau:freq_del:4/tau; j = j+1; exf = exp(sqrt(-1) * 2
2.4K50编辑于 2023-11-17 - 来自专栏全栈程序员必看
Python语音信号处理
语谱图 使用matplotlib可以直接获得语谱图，代码如下： #帧长20~30ms framelength = 0.025 #每帧点数 N = t*fs,通常情况下值为256或512,要与NFFT 相等 #而NFFT最好取2的整数次方,即framesize最好取的整数次方 framesize = framelength*framerate #找到与当前framesize最接近的2的正整数次方 x[1])#按与当前framesize差值升序排列 framesize = int(sortlist[0][0])#取最接近当前framesize的那个2的正整数次方值为新的framesize NFFT 1/3~1/2 overlapSize = int(round(overlapSize))#取整 spectrum,freqs,ts,fig = plt.specgram(waveData[0],NFFT = NFFT,Fs =framerate,window=np.hanning(M = framesize),noverlap=overlapSize,mode='default',scale_by_freq
2.2K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏J博士的博客
经典功率谱估计及Matlab仿真
电子工业出版社 部分matlab程序代码： 周期图法：（by宋同学） 1 Fs=1000; 2 f1=50; 3 f2=125; 4 f3=135; 5 N=128; 6 Nfft=N; *f3*t)+1.5*randn(size(n)); 10 figure; 11 plot(n,xn);grid on;title('时域信号'); 12 P=10*log10(abs(fft(xn,Nfft (1:N/2),P(1:N/2));grid on;title('功率谱（dB图）');ylabel('功率谱/dB'); 16 xlabel('频率/Hz'); 17 Pxx=abs(fft(xn,Nfft *f3*t)+1.5*randn(size(n)); 30 figure; 31 plot(n,xn);grid on;title('时域信号'); 32 P=10*log10(abs(fft(xn,Nfft =1024; 5 ncxk=3*nfft/4; 6 cxn=xcorr(x,'unbiased'); 7 CXk=fft(cxn,ncxk); 8 Pxx=abs(CXk); 9 index=
2.2K40发布于 2020-03-12 BUUCTF [UTCTF2020]spectogram 1
coeff=0.95): return np.append(signal[1], signal[1:] - coeff * signal[:-1]) def pow_spec(frames, NFFT ): complex_spec = np.fft.rfft(frames, NFFT) return 1 / NFFT * np.square(np.abs(complex_spec)) frame_sig(y, frame_len=2048, frame_step=512, win_func=np.hanning) # FFT及幅值平方 feature = pow_spec(frames, NFFT
29200编辑于 2025-08-18- 来自专栏Pulsar-V
Python MFCC算法
upperf=6855.4976, alpha=0.97, samprate=16000, frate=100, wlen=0.0256, nfft =512): self.lowerf = lowerf self.upperf = upperf self.nfft = nfft self.ncep self.prior = 0 self.alpha = alpha # 构建梅尔滤波矩阵 self.filters = numpy.zeros((nfft /2+1,nfilt), 'd') dfreq = float(samprate) / nfft if upperf > samprate/2: frame): frame = self.pre_emphasis(frame) * self.win fft = numpy.fft.rfft(frame, self.nfft
1.8K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏强化学习专栏
间接法加窗分析信号的功率谱
)/Fs; xn = 2*cos(2*pi*fc1*n) + 2*cos(2*pi*fc2*n) + 2*cos(2*pi*fc3*n); xn = awgn(xn,5); %加入高斯白噪声信号 nfft *window5; %计算序列的自相关函数 %不加窗自相关函数的傅里叶变换 cxn = xcorr(xn); CXk = fft(cxn,nfft); Pxx = abs(CXk); %汉明窗自相关函数的傅里叶变换 cxn1 = xcorr(xn1); CXk1 = fft(cxn1,nfft); Pxx1 = abs(CXk1); %布莱克曼窗自相关函数的傅里叶变换 cxn2 = xcorr(xn2); CXk2 = fft(cxn2,nfft); Pxx2 = abs(CXk2); %汉宁窗自相关函数的傅里叶变换 cxn3 = xcorr(xn3); CXk3 = fft(cxn3,nfft); Pxx3 cxn5 = xcorr(xn5); CXk5 = fft(cxn5,nfft); Pxx5 = abs(CXk5); index = 0:round(nfft/2-1); f = index*
51110编辑于 2024-12-03 16QAM调制的OFDM传输MATLAB仿真
二、MATLAB仿真系统设计1.系统参数配置clear;clc;closeall;%====================系统参数====================nFFT=1024;%FFT 大小（子载波总数）nCP=128;%循环前缀长度（保护间隔）nDataCarriers=800;%数据子载波数（实际使用子载波）nGuardCarriers=(nFFT-nDataCarriers)/2 nDataCarriers;ofdmSymbols(startIdx:endIdx,:)=symbolsGrouped;%5.IFFT变换（时域转换）timeDomain=ifft(ofdmSymbols,nFFT noise;3.接收端设计%====================接收端处理====================%1.串并转换（恢复OFDM符号结构）rxSignal=reshape(rxSignal,nFFT +nCP,numSymbols);%2.移除循环前缀（CP）rxNoCP=rxSignal(nCP+1:end,:);%3.FFT变换（频域恢复）freqDomain=fft(rxNoCP,nFFT
60510编辑于 2025-12-08- 来自专栏python全栈教程专栏
【语音信号处理】短时傅立叶变换的频谱图详细教程
调用格式如下： s = spectrogram(x,window,noverlap,nfft) 使用nfft采样点来计算离散傅立叶变换。 nftt: nfft— DFT 点数 DFT 点数，指定为正整数标量。 如果指定 nfft为空的，则 spectrogram设置参数到最大值（256,2 p），其中p =⌈log 2 Ñ瓦特⌉，所述⌈⌉符号表示上取整函数，并 N w = windowifwindow 是标量
2.1K20发布于 2021-10-19 - 来自专栏脑机接口
SSVEP脑机接口及数据集处理
; t=(0:length(s2_1)-1)/1024; plot(t,s2_1) axis([t(1) t(end)+1 -5*max(s2_1) 5*max(s2_1)]); figure(2) NFFT = 2^nextpow2(length(s2_1)); f = 1024/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); y=fft(s2_1,NFFT)/length(s2 _1); plot(f,abs(y(1:NFFT/2+1)),'r') axis([0 50 0 0.15]); 结果展示 <1>时域图 这个是第6个频率刺激下的时域图 <2>频域分析 通过对脑电波的频域分析
1.1K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏诸葛青云的专栏
第一张黑洞照片全靠VLBI，这个Github项目教你用Python实现
如需使用快速傅里叶变换，必须单独安装NFFT及其pynnft包装器。 最简单的方法是使用conda来安装： conda install -c conda-forge pynfft 或者，首先按照NFFT说明安装NFFT，**这里一定要确保在编译时使用**： --enable-openmp 然后再用pip安装pynfft，按照README的教程将安装链接到NFFT的位置；最后，重新安装ehtim。 pynfft的安装地址： GitHub - pyNFFT/pyNFFT: A pythonic wrapper around the NFFT library 注意事项 用于读写.oifits文件的oifits_new
1.4K00发布于 2019-04-14 - 来自专栏强化学习专栏
脉冲幅度调制信号的功率谱计算
*carrier; % window=boxcar(length(pam_signal)); nfft=1024; % [Pxx,f]=periodogram(pam_signal,window,nfft 海明窗 window2=blackman(100); %blackman窗 noverlap=20; %数据无重叠 [Pxx,f]=pwelch(pam_signal,window1,noverlap,nfft Fs,'centered','power'); plot_Pxx=10*log10(Pxx); [Pxx1,f1]=pwelch(modulated_signal,window1,noverlap,nfft
35110编辑于 2024-12-03 - 来自专栏云深之无迹
为什么有斩波前端的 ADC 还是标有一个 1/f 的噪音值？（YUNSWJ 仿真版）
0，避免发散 X_1f = Xw * H_1f x_1f = np.fft.irfft(X_1f, n=N) # 验证频谱: 估算两种噪声的 ASD def estimate_asd(x, Fs, nfft =16384): w = np.hanning(nfft) step = nfft // 2 segs = (len(x) - nfft) // step psd = np.zeros (nfft//2 + 1) for i in range(segs): seg = x[i*step:i*step+nfft] * w X = np.fft.rfft seg) psd += (np.abs(X)**2) / (Fs * np.sum(w**2)) psd /= segs freqs = np.fft.rfftfreq(nfft
25010编辑于 2026-01-07 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
雷达波形及MATLAB仿真
predetermined % RCS for each target. c=3.0e8; % speed of light (m/s) num_pulses = n; SNR_dB = 40; nfft Hz (10MHz) V = v; % radial velocity (m/s) -- (+)=towards radar (-)=away PRI = 1. / prf; % (s) if (nfft > 2*num_pulses) num_pulses = nfft/2; else end Inphase = zeros((2*num_pulses),1); Quadrature = zeros
89430编辑于 2023-11-14
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