傅里叶变换后,数据分析频谱图 [问题点数:80分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
Bbs12
本版专家分:375701
Blank
状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
Blank
榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
Blank
进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
Bbs1
本版专家分:0
怎么读懂傅里叶变换频谱
整理自知乎问题:傅立叶变换<em>频谱</em>图怎么看?链接:https://www.zhihu.com/question/28607622感谢回答者:知乎用户ccccw1. 问:<em>频谱</em>图的横纵坐标有物理意义吗?看到有的说<em>频谱</em>图以中心的同心圆表示同一频率,这个能理解,但<em>频谱</em>图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗?答:<em>频谱</em>图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说,原图沿x轴有正弦的亮度变化,那么<em>频谱</em>中在x轴...
利用matlab怎样进行频谱分析
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物
频谱图 与傅立叶变换
<em>频谱</em>图的生成中,傅立叶变换的作用
图像的傅里叶变换频谱特征 二(方向性)
图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>特征 二      很多人都不了解图像(二维)<em>频谱</em>中的每一点究竟代表了什么,有什么意义?      简而言之:二维<em>频谱</em>中的每一个点都是一个与之一一对应的二维正弦/余弦波。   5,方向性(direction) 在二维<em>频谱</em>图中的任意“一对亮点”(注意:<em>频谱</em>的对称性),都在相应的空间域有一个与之相对应的二维正弦波。亮点在二维<em>频谱</em>中的位置决定了与之对应的正弦波的频率和方向。...
MATLAB傅里叶变换用于频谱分析
转载来自: http://www.guokr.com/blog/440583/ <em>傅里叶变换</em>的一大用途是从混杂的时域信号中找出其中各频率成分的分布。 以一个由50Hz、120Hz两个频率正弦信号和随机噪声叠加得到的信号为例(采样频率1000Hz): x为两个正弦信号的相加,y为叠加噪音后的信号。 t = 0:0.001:0.6; x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*p
信号傅立叶变换后实际频谱图(Matlab)
信号处理一些基本概念注意区分的概念 信号时间域:连续信号、离散信号、周期信号、非周期信号 周期的区别:信号时域周期、信号时域采样周期、信号频域采样周期 傅立叶级数、傅立叶变换 数字信号<em>频谱</em>示意图三种类型数字信号<em>频谱</em>示意图<em>频谱</em>示意图绘制注意问题 不显示负频率部分 X坐标换为频率 幅值量纲还原 详细代码与解释Fs=5120;%时域采样频率 N=1024;%采样点数 dt=1.0/Fs;%时域采样时间间隔
傅里叶分析和图像的傅里叶频谱解析
1、为什么要进行<em>傅里叶变换</em>,其物理意义是什么? 傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。 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。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
信号的傅里叶级数、傅里叶变换频谱、功率谱、能量
<em>傅里叶变换</em>与傅里叶级数傅里叶级数对于满足狄利克雷条件的周期信号可以进行傅里叶展开,对于周期函数f(t),其周期为T1,角频率为w1 = 2π/T1,f1 = 1/T1,其傅里叶级数展开为:上式的右端就是所谓的傅里叶级数。周期信号按照傅里叶级数展开,可以分解成为直流分量a0,和许多正余弦分量an,bn而这些正余弦的分量必定是基频f1(1/T,T为周期函数的周期)的整数倍)。将(1)式相同的频率项合并...
傅里叶频谱
傅里叶<em>频谱</em>
傅里叶变换的三个实例:矩形函数、三角函数与高斯函数 [学习笔记]
矩形函数: Π(t)={1,|t|&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;120,|t|≥12Π(t)={1,|t|&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;120,|t|≥12 \Pi(t) = \begin{cases} 1, \left\lvert t \right\rvertFΠ(s)=∫∞−∞e−2πistΠ(t)dt=∫12−12e−2πistdt=−12πise−2πist∣∣∣t=12t=−12=1πs(eπis−e−πi
用FFT对信号做频谱分析
用FFT对信号作<em>频谱</em>分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是<em>频谱</em>分辨率D和分析误差。
傅立叶变换及频谱
不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小;中频信息决定了图像的基本结构,形成了图像的主要边缘结构;高频信息形成了图像的边缘和细节,是在中频信息上对图像内容的进一步强化。 用<em>傅里叶变换</em>可以得到图像的<em>频谱</em>图:     上面的图像左边是原图,右边是<em>频谱</em>图   •        图像的频率是
信号的傅里叶变换之后频谱到底代表什么含义
参考文章1:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.html#cmt_3134223
语音识别学习记录 [信号经傅里叶变换得到的频谱图为什么关于y轴对称(上两篇博客的补充)]
首先明确一点,这种关于y轴对称的<em>频谱</em>图确切的说应该叫复数<em>频谱</em>。接下在说明为什么复数<em>频谱</em>图的负频率上为什么会有值。 傅里叶级数有两种形式,第一种是三角函数形式,第二种是指数形式。写成三角函数的傅里叶级数在根据系数绘制<em>频谱</em>图时是不会出现负频率上有值的情况的。而根据第二种形式绘制的复数<em>频谱</em>图就会出现关于y轴对称的情况。这种情况是由于将写成指数形式时,从数学的观点自然分成和两项,因而引入了项,从而求和区...
图像的傅里叶变换频谱特征 一(周期性,能量分布,fftshift,交错性)
                                     图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>特征      <em>傅里叶变换</em>在一维信号处理中的地位是显著的,是不可撼动的,然后<em>傅里叶变换</em>在图像处理领域中的应用似乎稍逊一筹,黯然失色。究其原因,我想了很久,请允许我用非官方的,不正规的,但却通俗易懂的方式说一下。 一句话概括就是:要化繁为简(DSP),不要弄巧成拙(DIP)。   前半句说的是DF...
使用python进行傅里叶变换FFT绘制频谱
 <em>频谱</em>图的横轴表示的是  频率, 纵轴表示的是振幅 #coding=gbk import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #依据快速傅里叶算法得到信号的频域 def test_fft(): sampling_rate = 8000 #采样率 fft_size = 8...
数据进行频谱分析
MATLAB对数据进行<em>频谱</em>分析,直接运行即可,包含数据包,替换数据包的数据即可分析新的数据
Java 播放器 频谱分析
请问怎样用Java做个播放器可以实现<em>频谱</em>的分析
【转】java对音频文件的频谱分析
原文链接:http://liujunvy89.iteye.com/blog/1171015 最近学习声音处理类的知识,翻阅资料时候偶然发现的。现在将其转载。 java对音频文件的<em>频谱</em>分析 MP3音频录音机 MP3音频录音机是一款运行于个人计算机上的功能强大的录音、播放软件。使用它,您可将计算机内部或外部声音(如来自麦克风、线路输入、INTERNET的广播或各影音播放软件
声音频谱傅里叶变换
大家好,我想做这样一个功能:播放声音时,显示一个随着声音跳动的频率柱状图(就是许多播放器都有的那个) 目前我是这样理解的,比如我的声音有n个采样数据,然后对这n个数据进行FFT ,变换后,我发现得到了
图像的二维傅里叶变换频谱图特点研究
网址https://www.cnblogs.com/xh6300/p/5956503.html一、先放一些相关的结论:1、<em>傅里叶变换</em>的幅值称为傅里叶谱或<em>频谱</em>。2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。3、卷积定理:空间域两个函数的卷积的<em>傅里叶变换</em>等于两个函数的<em>傅里叶变换</em>在频率域中的乘积。f(t)*h(t) &amp;lt;=&amp;gt; H(u)F(u)4、采样定理:如果以超过函数最高频率的两倍的取...
java使用傅里叶变换,得到变换之后的傅里叶频谱图像。
使用<em>傅里叶变换</em>来处理图像,可以滤波,去噪。 但是网络上java实现很少,可以运行的就更少,我总结了一些代码,并加以调试, 保证速度的情况下得以运行成功。 这些代码仅对灰度图验证通过。学习只用。 调用结果可以用http://cns-alumni.bu.edu/~slehar/fourier/fourier.html#filtering 网站的图片验证:
傅里叶变换得到频谱图 和反变换滤除低频信号(C#)
C#编写的。通过<em>傅里叶变换</em> 得到<em>频谱</em>图。然后反变换根据用户频率的设置滤除噪声信号。注意:由于基2fft必须要求图像的长宽为2的整数次幂 。因此输入的图像大小要符合要求先
快速傅里叶变换频谱图(python2.7)
快速傅里叶反变换恢复原图像 Opencv自带快速傅里叶反变换函数,可以恢复带有噪声的图片: 代码块 代码块语法遵循标准markdown代码,例如: @requires_authorization def somefunc(param1='', param2=0): '''A docstring''' if param1 &amp;amp;amp;gt; param2: # interestin...
Matlab显示一副图像的傅里叶变换后的频谱
 I = imread(‘目标文件的地址’); %转换为灰度图 if size(I, 3) > 1     G = im2double(rgb2gray(I)); else     G = im2double(I); end F = fftshift(fft2(G));  将图像中心移到中间 imF = log10(abs(F)+1); imshow(imF, []);
深入浅出解释FFT(七)——fft求频谱图和功率谱密度图
时域和频域能量相等。 Parseval 定理   有限上序列x{k}的离散fourier变换是正交变换,满足Parseval能量守恒定理,反映了序列在时域的能量等于其变换域的能量。   关于能量定义:信号幅度平方的积分,如果是数字信号,能量就是各点信号幅度值平方后的求和。   论坛帖子中关于等式关系给出的结论是: 求和 (x(tn)^2)T=RMS^2*Ttotal=求
【C++】基于OpenGL的音乐可视化(四): 频谱图的绘制
<em>频谱</em>图的绘制,首先要理解快速<em>傅里叶变换</em>,推荐文章:https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52891807,博主就是看这篇博客入门的。 理解了<em>傅里叶变换</em>之后,我们需要将我们解析音乐获得的数据通过FFT将时域转换为频域,之后才能绘制<em>频谱</em>图,我们可以根据理解自己写FFT代码,也可以根据目前网上的FFT开源代码稍加修改,这里推荐两个开源的FF...
图像傅里叶频谱-opencv代码-频谱图分析
图像傅立叶<em>频谱</em>分析 参考:http://cns-alumni.bu.edu/~slehar/fourier/fourier.html#filtering 很棒 分析: 如果输入二维图像数据,则显示的图像是输入的灰度分布,傅立叶<em>频谱</em>是输入的频率分布,<em>频谱</em>图中心对称。 图像<em>频谱</em>即二维<em>频谱</em>图通过对原图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线处一维傅立叶变换的叠加得到 <em>频谱</em>图中以图中心为圆心
图像的傅里叶变换的迷思----频谱居中
                     图像的<em>傅里叶变换</em>在<em>频谱</em>居中上的误区      如果你用MATLAB去计算图像的<em>傅里叶变换</em>那么你一定会用到FFTSHIFT这一函数为了保证计算后的<em>频谱</em>能够居中化。如下图。                                 Matlab代码: clear all; close all; I = im2double(imread('ca...
6. 对一幅灰度图像进行离散傅里叶变换,用图像的形式显示其(中心化后的)频谱。改变频谱,在进行 反变换,观察变换前后的区别
#include #include #include #include void fft2(IplImage *src, IplImage *dst) { IplImage *image_Re = 0, *image_Im = 0, *Fourier = 0; //实部、虚部 image_Re = cvCreateImage(cvGetSize(src), I
傅里叶变换 绘制频谱图 opencv2
利用<em>傅里叶变换</em>来绘制一副图像的<em>频谱</em>图<em>频谱</em>图 opencv2
FFT快速傅里叶变换的应用——画单边频谱图matlab
FFT快速<em>傅里叶变换</em>的应用——画单边<em>频谱</em>图matlab快速<em>傅里叶变换</em>在数字信号处理里用的十分广泛,在matlab仿真中,处理信号的时频域变换十分有效,这里结合两个做过的仿真,来说一说fft的应用:画一个单边<em>频谱</em>图。先看一个题目 信号x(t)=0.7sin(2*pi*f1*t)+0.7sin(2*pi*f2*t),其中f1=50Hz,f2=120Hz,采样频率为1000Hz,输出信号为y(t)=x(
图像的傅里叶变换频谱特征 三(平移,旋转,相位的重要性)
                               图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>特征 三   6,平移和旋转 图像的平移并不会影响图像的<em>频谱</em>,同时,图像的相位会随着图像的旋转而旋转。   Part I 平移和旋转对<em>频谱</em>的影响 下面我用矩形的<em>频谱</em>图来说明图像中矩形的平移并不会对<em>频谱</em>有丝毫的影响。   Matlab代码:   clear all close all %%...
请问4位的数字用双字节ASCII码怎么表示?
别人给了份通信规约,我用VB做上位机,数据传输中数据格式是四位数,比如某个时间量是XXXX,但是数据为两个字节的ASCII码,但是就我所知ASCII码都是一个字节的,比如“0”对应“0011000”;
两位数,如50的ASCII码是怎样计算
我要求用户输入一个整数(有可能是两位数),然后程序按他输入的整数执行for循环。但当他输入的不是整数的话(不是整数的话,会导致死循环),我想利用ASCII码来判断是否是整数,但是,当他输入的是整数,不
QT频谱图绘制之-瀑布图
简要介绍 玩SDR都会接触到一类<em>频谱</em>图–无线电信号在图上如瀑布般落下,这样会很清晰地让玩家确定哪些频段的能量值最明显,从而更容易地锁定其他玩家的电台,这里不讨论怎样去玩SDR,而是想探寻一下怎么使用QT绘制这样的图。 基本原理 一般<em>频谱</em>数据采集设备上报频率很是迅猛,不能简单得上报一批数据就重绘整个页面,而是采用缓存机制,现将数据追加到RGB32格式的QImage中,为了提高速度,最好的方式是...
贯穿时域与频域的方法——傅立叶分析(直观理解+Matlab实现)
Q1:时域与频域是什么? 时域故名思议就是随着时间的推移,我们所能直观感受的东西或事物,比如说音乐,我们听到动听的音乐,这是在时域上发生的事情。 而对于演奏者来说音乐是一些固定的音符,我们听到的音乐在频域内是一个永恒的音符,音符的个数是有限且固定的,但可以组合出无限多的乐曲。 傅立叶也告诉我们,任何周期函数都可以看作不同振幅,不同相位的正弦波的叠加。就像用音符组合出音乐一样。 贯穿时域和频
傅里叶变换频谱的可视化保存
在上一篇关于<em>傅里叶变换</em>的博客中,知道了imshow的一个小trick:对normalize得到的0~1之间的浮点数构成的矩阵会进行放大255的操作,得到可视化的灰度图。即便是在python中也是如此操作的,只不过python中的函数封装得更加严密,我们看不到填充、归一化等操作,当把显示出的图像保存到本地时再打开查看,图像的像素依然在0~1之间,不利于我们之后对于<em>频谱</em>图的处理。所以这里就着重研究一下...
OpenCV傅立叶正逆变换和频谱处理的例子
Opencv傅立叶正反变换和<em>频谱</em>处理的例子 Opencv中的范例中只给出了傅立叶正变换的生成<em>频谱</em>图像的例子,没有给出逆变换和<em>频谱</em>处理的例子,由于最近工作中要用到,就研究了一下用法,理论是几年前在大学学的,现在忘得差不多了,只是简单的回顾了下,所以理论方面就不多论述了,直接看代码。 C/C++ //这是范例中生成<em>频谱</em>图的代码,对其中部分进行了改动, int M = getOptimal
图像傅里叶变换频谱
图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>图 很多人都不了解图像(二维)<em>频谱</em>中的每一点究竟代表了什么,有什么意义? 一句话解释为:二维<em>频谱</em>中的每一个点都是一个与之一一对应的二维正弦/余弦波。 相比于时域分析图像的艰难,在频域分析图像就变得无比轻松,但是由于频域比较抽象,理解起来比较吃力,所以很多人并不能一下子就明白其原理。 在此选用了著名的Cameraman的图像,这幅照片向我们表达的信息是显而易见的,一位...
理解图像的傅里叶变换(细心分析)
最近在看图像的<em>傅里叶变换</em>,看着<em>频谱</em>图一直没看明白到底为啥是那样的,跟同学研究了好久,终于想明白了。感谢同学的耐心指导!大家相互讨论真的很快就能出结果,多讨论,多学习。 图像是一个二维的信号,所以对它进行二维的<em>傅里叶变换</em>,对于离散二维<em>傅里叶变换</em>,公式如下:     从公式上可以看出,F(u,v)与f(x,y)并不是一一对应的关系, 在冈萨雷斯书上看到类似如下图和它的<em>频谱</em>图,不理解它<em>频谱</em>
音频频谱图(自定义View——进阶篇2)
完美实现专业8分频fft音频<em>频谱</em>图+波形图
频谱中负频率的物理意义(一)
论<em>频谱</em>中负频率的物理意义 ——阅读分析 *声明:此文中大量引用了陈怀深、方海燕的相关论文内容 *此文是我读过的最好的解释了<em>频谱</em>负频率的文章,仅以此博文向上述两位作者致敬。 摘要:本文讨论了信号经过傅立叶变换所得<em>频谱</em>的物理意义,其中着重于负频率成分。许多信号与系统的教材中,都认
周期方波信号频谱
在学习<em>傅里叶变换</em>的时候遇到了求周期方波信号<em>频谱</em>图的例子,在书上和网上查阅了一些资料,发现大都是讨论的都是下图左边的周期信号的<em>频谱</em>,课程老师的PPT中也只列出了另一种周期信号<em>频谱</em>图的结论,没有在进行<em>傅里叶变换</em>,自己便根据定义推导了一遍,贴在这里作记录和分享之用。 需要PDF文档请点击链接:http://pan.baidu.com/s/1hssiuqg 密码:c3s7关于傅立叶级数展开的另一讨
FFT频谱学习
图像的二维<em>傅里叶变换</em><em>频谱</em>图特点研究 一、先放一些相关的结论: 1、<em>傅里叶变换</em>的幅值称为傅里叶谱或<em>频谱</em>。 2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。 3、卷积定理:空间域两个函数的卷积的<em>傅里叶变换</em>等于两个函数的<em>傅里叶变换</em>在频率域中的乘积。f(t)*h(t) H(u)F(u) 4、采样定理:如果以超过函数最高频率的两倍的取样率来获得样本,连续的带限函数可以完全地从它的样本
Python将图片写到音频频谱
用到的库:pillow、numpy、matplotlib 源码GitHub # -*- coding: utf-8 -*- import wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image from matplotlib.mlab import window_none def img...
OpenCV图像的傅里叶变换-(补番)
前两天刚刚写完OpenCV中关于图像的离散<em>傅里叶变换</em>的代码,旨在解释了代码中出现的诸多困难。而忽视了傅里叶本身的原理部分 实在是罪过。
傅里叶变换 FFT 频谱泄漏?
什么是泄漏? 在做信号处理时,经常涉及到“泄漏”。那泄漏是什么,是什么原因造成了泄漏呢?在这将告诉您答案。   1.信号截断 一次FFT分析截取1帧长度的时域信号,这1帧的长度总是有限的,因为FFT分析一次只能分析有限长度的时域信号。而实际采集的时域信号总时间很长,因此,需要将采样时间很长的时域信号截断成一帧一帧长度的数据块。这个截取过程叫做信号截断。   假设有一段10s的时域信号,...
重温傅里叶--深入篇1--傅里叶级数与傅里叶变换的关系以及频谱图的介绍
在读本文前,请先大致浏览一下笔记篇里的东西,下面使用的符号及其意义都跟笔记篇里是一致的。笔记篇里记录的大都是基础的公式,教科书上都可以找到。   (抱歉,刚发现有点小错误:在式(6-4)和式(11)里,积分项中的“dx”都应改为“dω”,由于改图不太好改,就只在这里说明了。请读者看的时候注意) 为了下面叙述方便,我先做几点约定和说明:          本文中提到的傅里叶级数都是
关于傅里叶变换与图像处理
<em>傅里叶变换</em>公式 公式描述: 公式中F(ω)为f(t)的像函数,f(t)为F(ω)的像原函数。 (灰度)图像是由对在连续空间(现实空间)上的采样得到一系列点的集合,我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点,则图像可由 z=f(x,y)来表示,故: 二维<em>傅里叶变换</em> 二维Fourier变换: 逆变换: 以上公式晦涩难懂,表现在应用层面的解释如下          首先,一维的傅里叶...
图像傅里叶变换的物理意义(转)
最近看了opencv中的<em>傅里叶变换</em>,对测试结果很是懵逼,不知道变换结果到底有什么意义,今天看到这篇文章,稍微有点明白了,在这里转来记录一下(如果侵犯了原作者版权,请及时告知)原文链接<em>傅里叶变换</em>的讲解图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯 度。如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低; 而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧
正弦函数的频谱图(FFT)
从理论上讲,正弦函数的<em>傅里叶变换</em>是冲击函数:它的幅值为原正弦信号幅值的1/2倍;即:若x(t)=Acos(Ωt),则其<em>频谱</em>幅值最大值为A/2; 但是,我们用matlab求出来的<em>频谱</em>图却不是这样的;原因是: 1.理论中的正弦信号是无限长连续信号,而matlab,参与运算的信号只是截取了其中1个周期或多个周期的信号,就变成       了有限长信号了;无限长信号和有限长信号的<em>傅里叶变换</em>是不一样的!
OpenCV17(图像二维频谱的理解,傅里叶频谱分析)
<em>傅里叶变换</em>的理解参考教程:http://blog.jobbole.com/70549/ 这个已经说得很详细了。 不过这个说明只是针对一维的<em>傅里叶变换</em>,在图像处理中我们最常见的还是二维<em>频谱</em>,二维<em>频谱</em>到底该怎么看呢?以下是我的理解,谢谢某人的帮助。 1.先看一段MATLAB代码 I = imread('cell.tif'); fI = fft2(I); sfI = fftshi
利用Hellocharts绘制频谱瀑布图(雨图)
<em>频谱</em>瀑布图是众多<em>频谱</em>仪器上非常普遍的一种图,对于观察一段时间内信号的变化是非常突出的。因此在android上绘制2纬的瀑布图也是我们项目不可或缺的一部分。下面就一个小demo与大家分享。   经过多次对比,以及查看API文档,最终选择了hellocharts作为所依赖的图库,这个图库一直在github上更新。首先我将瀑布图设想为一层层的带有颜色的小块块向上堆叠的效果,而小块块颜色是与<em>频谱</em>
图像傅里叶变换
冈萨雷斯版里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将<em>傅里叶变换</em>比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。<em>傅里叶变换</em>可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。同样, 傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。 Fourier theory讲的就是:任何信号(如图像信号)都可以表示成
绘制频谱图所需数据精简算法
前段时间项目需要根据收到的<em>频谱</em>信号数据包解析出用来画<em>频谱</em>图的数据,解析之后的的数据点至少有3000多个,而对于要求来说,<em>频谱</em>图只是给人一个大概的趋势即可,用户不可能注意到真实数据的每一个细节,经过实验验证,<em>频谱</em>图只需要800多个照样能够真实反映信号的趋势,这就需要进行数据点的抽取。 抽取的大概思路是,假如要从3000个点中抽取800个点,需要将3000个点分出800份,每一份取值最高的点。 c
傅立叶频谱图讲义——初步入门傅里叶变换,一个帮助理解的讲义
刚入手傅里叶变化,头大的很,尤其是经过傅里叶变化之后,看<em>频谱</em>,心里慌慌的,不过接触多了,也就明了的差不多了,回头在搜索资料,恨没有早点看到这个资料。 先说收获: <em>傅里叶变换</em>之后,<em>频谱</em>有几个特点: 中心点是原图整幅图像的平均灰度 如果原图中有明显的横纹(竖纹),那么<em>频谱</em>图中就会有鲜明的竖线(横线) 看看几张图片: 通过控制傅里叶<em>频谱</em>中某些点,再观察变换回原图的状态,就能有一个比较
短时傅里叶变换,画出时间频率图(LOFAR)
MATLAB,短时<em>傅里叶变换</em>,画出时间频率图(LOFAR),短时<em>傅里叶变换</em>,画出时间频率图(LOFAR)
opencv显示图像的傅里叶谱图像(频谱)源代码详解
1. 频率域 通过<em>傅里叶变换</em>连接空间域和频率域,其是频率域滤波的基础。这里将结合opencv中的sample文档(\source\sample目录下的dft.cpp),对一副灰度图像进行<em>傅里叶变换</em>,并显示其傅里叶谱图像。 2. 傅里叶谱显示 #include #include int main(void) { //加载一副灰度图像 cv::Mat src=cv::imrea
基于matlab二值图像的傅里叶变换
(1)要求:对黑背景白色矩形框的二值图进行傅立叶变换 (2)程序:  N=100;f=zeros(50,50);f(20:30,15:35)=1;%创建50x50的二值图像subplot(121),imshow(f);%原始图像显示title('二值图像');F=fft2(f,N,N);%傅立叶变换F2=fftshift(abs(F));%<em>频谱</em>中心化subplot(122);x=1:N;y=1:N...
Matlab画时域和频谱
data = audioread("filename.wav")/wavread();plot(data)spectrogram(data,8192,7168,8192,44100,'yaxis')[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)     [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)说明:
FFT(最详细最通俗的入门手册)
声明首先,我需要声明,本文是在转载的基础上稍微修饰的,经过原创作者 ZLH_HHHH(佐理慧学姐) 的许可方才转载并修饰的,由于我就是初学者,并且是数学渣滓,所以我学姐建议我写一下残疾人手册,我当然是欣然接受!!!正文:文章写的有点急。有错误的地方望指出 我学习 FFT 是一个比较慢的过程。 期间反反复复。 我写这篇博文只是一个非常浅显的理解。同时也可以帮助初学者在学习FFT的时候。有所偏重。避免
FFT变换后,坐标单位是什么?
假设采样频率为 1M , 采样点数为1024 ,那么横坐标第N个点代表的频率 X(N) = (1M / 1024) * N FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换 到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如 果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的<em>频谱</em> 提取出来,这在<em>频谱</em>分析方面也是经常用
全面解析傅立叶变换(非常详细)
前言 第一部分、  DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换(Real DFT) 从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法、下 第三章、复数 第四章、复数形式离散傅立叶变换   前言: “关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很
快速傅里叶变换, 将其频率零点移至中心并增强显示其傅里叶频谱
快速<em>傅里叶变换</em>,将其频率零点移至中心并增强显示其傅里叶<em>频谱</em>
图像的傅里叶变换与图像的能量分布——再探
有这样一段话,刚开始不好理解:根据<em>傅里叶变换</em>理论
C#傅里叶变换,快速FFT,频谱图分析,附显示部分代码
<em>傅里叶变换</em>计算类,快速FFT运算,附带<em>频谱</em>图显示部分示例代码。
Matlab中fft作频谱横纵坐标
关于这个问题,在很早之前就分享过,也通过了解实现了算法,当时看的明白,想的明白,突然要用的时候,又开始疑问,不免有些纠结,与其每次使用的时候都查,浪费时间,还不如,一次搞定。 真心没把哪门没学好的课程,归结到老师,但fft这事,还真得跟大学老师讨个说法,哈哈。   matlab FFT 横坐标问题:前人关于FFT横坐标的详细阐述 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要
傅理叶变换的频域图xy轴的意义
从这句话可以看出,x轴代表频率,由低到高,sin(wt)中的w为频率值;而y轴为振幅;任何一个时域图像均可看成是由无数个连续的正弦波组合而成;而振幅的值可决定某个频率的正弦波的影响力;如果为0,就完全消失;如果被拆解成一个sinwt,说明其他频率的正弦波的振幅为0;...
数字图像处理,读懂频域处理的“傅里叶变换
一,读懂<em>傅里叶变换</em> 1,关于两大域:时域与频域 (1),频域(frequency domain)是指在对函数或信号进行分析时, 分析其和频率有关部份,而不是和时间有关的部份,和时域一词相对。 (2),时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。
周期方波频谱
文档是PDF格式,写了周期方波信号的<em>频谱</em>图和<em>傅里叶变换</em>推导过程
FFT频谱分析原理
FFT<em>频谱</em>分析原理 采样定理:采样频率要大于信号频率的两倍。 N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。 假设采样频率为Fs,采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点),每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz(即直流分量),最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率: Fn...
实验数据的频谱分析
对实验数据进行<em>频谱</em>分析,使用matlab中的fft函数。 Y=fft(X,N),其中X为需要分析的信号,N为数据点数,一般不指定N,简化为Y=fft(b)。 ***************************************************************************************** ****************************
在二维离散傅里叶变换中进行频谱平移(MATLAB::fft2shift)的作用
 懒得自己敲文字描述了,直接摘取在一个资料上看到的截图吧! ------------------------------------------- 图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发...
图像二维傅里叶变换的物理意义
二维<em>傅里叶变换</em>的物理意义 数字图像处理 终于明白二维<em>傅里叶变换</em>是什么意义了
深入浅出的理解频谱泄露
这个世界上有很多概念,本来非常简单,可是,被一些学者一解释,就变得复杂了。   为了明白一个很容易明白的概念,你需要先明白许多依据你的知识结构根本没法明白的概念,于是,你只能望而却步!   <em>频谱</em>泄露就是这样的一个概念。 一、什么是<em>频谱</em>泄露?   <em>频谱</em>泄露与<em>傅里叶变换</em>尤其是离散时间<em>傅里叶变换</em>有关,对于<em>频谱</em>泄露,通常的解释是这样的:   信号为无限长序列,
图像的傅里叶变换,二维傅里叶变换的物理意义
从现代数学的眼光来看,<em>傅里叶变换</em>是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域,<em>傅里叶变换</em>具有多种不同的变体形式,如连续<em>傅里叶变换</em>和离散<em>傅里叶变换</em>。  傅立叶变换属于调和分析的内容。"分析"二字,可以解释为深入的研究。从字面上来看,"分析"二字,实际就是"条分缕析"而已。它通过对函数的"条分缕析"来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看
matlab 频谱分析方法总结
<em>频谱</em>分析根本思路是将时域的信号转变为频域的信号。
利用Matlab对Excel数据表参数进行频谱分析(FFT)的方法
1.先在表格中创建一列时间点,根据采样周期来设定时间点间隔,如采样周期为10kHz,则间隔点为0.0001。每个时间点对应一个采样值。第一行表格写上对应列的名称,如ts、ia。然后用Matlab“导入数据”,分别选定两列数据生成两个数据向量(要进行FFT分析的信号值和时间点)。该向量会在工作区上建立两个变量名ia、ts。2.创建一个simulink仿真模型,调出“powergui”和示波器“sco...
从头到尾彻底理解傅里叶变换算法(上)
从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法(上) 前言 第一部分、  DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换(Real DFT) 从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法、下 第三章、复数 第四章、复数形式离散傅立叶变换   前言: “关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让
傅里叶变换后的频率幅度指的是什么
各位仁兄, <em>傅里叶变换</em>后的频率幅度指的是什么?本人看了那个关于<em>傅里叶变换</em>后还是不理解,求解 Caiqimin__
利用一维FFT查看正弦波频谱信息
利用一维FFT查看正弦波<em>频谱</em>信息,所需的SIMULINK模型如下图1所示。Zero-Order Hold用于采样正弦波,设置方式如图2所示。BUffer用于缓存采样数据,深度可以设置,深度等于FFT的长度,设置方式如图3所示。FFT的点数跟BUFFER的深度相同,比如,buffer深度为1024,那么此处的FFT就采用1024点的FFT。最后FFT的计算结果可以通过Vector Scope来查看,
[openCV]图像的傅里叶频谱
1.图像的傅里叶<em>频谱</em>的意义之前的博文其实已经归纳过这方面的内容了。我们常用的图像平滑处理,其实就是一个低通滤波,一定程度上去除高频信号,可以使得图像变得柔和(也就是平滑)。但是,在去除周期性噪声时候,空间域内的滤波(卷积)就不是那么好操作了。所以,这里时候,无论是理解起来方便,还是其他原因,都需要在频域内进行滤波。
语音识别学习记录 [再谈频率混叠(定量分析、离散采样后频谱的周期延拓)]
前几天在语音识别学习记录 [传说中的频率混叠和Nyquist定理(定性理解)]中简单理解了一下频率混叠的原因。但是也发现了很多不明白的问题: 1、为什么信号经过<em>傅里叶变换</em>后在频域是关于y轴对称的,这个问题的回答已经写在语音识别学习记录 [信号经<em>傅里叶变换</em>得到的<em>频谱</em>图为什么关于y轴对称(上两篇博客的补充)]中了。 2、为什么离散采样后的信号<em>傅里叶变换</em>后,在频域上的图像是周期性的,即离散采样后的信...
基于MATLAB短时傅里叶变换和小波变换的时频分析
本文主要给定一小段音频,通过短时<em>傅里叶变换</em>和小波变换制作时频图。 0、准备工作 首先先准备音频,预先用ffmpeg切割一段时长为1s的音频,音频的采样率为44100,但采样到的点数为46076个点,时长约为1.04s。      1、短时<em>傅里叶变换</em> 首先,在matlab中,短时<em>傅里叶变换</em>的分析函数为spectrogram,其使用情况如下: 语法:       [S,F,
文章热词 泰坦尼克船员获救数据分析 Matplotlib柱形图和盒图 机器学习 机器学习课程 机器学习教程
相关热词 bass频谱图 c# c# chart画频谱图 c++ 加窗 源码 频谱图 c++wav频谱 数据分析python培训 区块链数据分析
我们是很有底线的