在 Matlab 中使用 FFT 计算自相关
我已经阅读了一些关于如何使用信号的 fft 更有效地计算自相关的解释，将实部乘以复共轭(傅立叶域)，然后使用逆 fft，但我无法实现这是在 Matlab 中，因为在详细级别. 解决方案 就像你说的，取 fft 并逐点乘以其复共轭，然后使用逆 fft(或者在两个信号互相关的情况下): Corr(x,y) FFT(x)FFT(y)*) x = rand(100,1);len = 长度(x)；
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什么是频谱图以及如何设置其参数?
我正在尝试绘制给定的时域信号的频谱图: N=5000;phi = (rand(1,N)-0.5)*pi;a = tan((0.5.*phi));i = 2.*a./(1-a.^2);情节(一)；频谱图(i,100,1,100,1e3)； 问题是我不明白参数和应该给出什么值.我使用的这些值，我参考了 MATLAB 的 spectrogram 在线文档.我是 MATLAB 的新手，我只是不明白.任
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理解 Matlab FFT 示例
我是 matlab 和 FFT 的新手，想了解 Matlab FFT 示例.现在我有两个主要问题: 1) 为什么 x 轴(频率)以 500 结束?我怎么知道没有更多频率，或者它们只是被忽略了? 2) 我怎么知道频率在 0 到 500 之间?FFT 不应该告诉我，频率在哪个限制中?FFT是否只返回幅度值而没有频率? 感谢您的任何提示！ 相关示例: 考虑以 1000 Hz
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Matlab中函数的解析傅里叶变换与FFT
我已经修改了 比较 FFT 中的代码Matlab 中分析 FT 解决方案的函数 用于此问题.我正在尝试进行 FFT 并将结果与 维基百科表格中的分析表达式进行比较. 我的代码是: a = 1.223;fs = 1e5;％采样频率dt = 1/fs；t = 0:dt:30-dt;%时间向量L = 长度(t)；％ 不.样本点t = t - 0.5*max(t);%以 t=0 为中心y =
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从数据中获取 FFT 峰值
我正在使用 Octave 从头开始开发语音识别系统.我试图通过检测频率差异来检测音素.目前我已经读入了一个 wav 文件，将值组织成块并将 fft 应用于整体数据.之后，我用 plot(abs(real(fft(q)))) 绘制新数据，它创建了这个图: 如何获得频率值(图表的峰值)? 解决方案 如果您无法访问 findpeaks，那么其工作原理的基本前提是，对于信号中的每个点，它
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在 Python 中绘制快速傅立叶变换
我可以访问 NumPy 和 SciPy，并且想要创建数据集的简单 FFT.我有两个列表，一个是 y 值，另一个是那些 y 值的时间戳. 将这些列表输入 SciPy 或 NumPy 方法并绘制结果 FFT 的最简单方法是什么? 我查过一些例子，但它们都依赖于创建一组具有一定数量的数据点和频率等的假数据，并没有真正展示如何仅使用一组数据和对应的时间戳. 我尝试了以下示例: from
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如何计算离散傅立叶变换?
我一直试图找到一些地方来帮助我更好地理解 DFT 以及如何计算它，但无济于事.所以我需要帮助理解 DFT 及其复数计算. 基本上，我只是在寻找有关如何计算 DFT 的示例，并解释它是如何计算的，因为最后，我希望创建一个算法来计算它. 解决方案 我假设 1D DFT/IDFT ... 所有 DFT 都使用这个公式: X(k) 转换后的样本值(复域) x(n) 是输入数据样
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如何获得 FFT 中每个值的频率?
我有一个 FFT 结果.它们存储在两个 double 数组中:实部数组和虚部数组.如何确定与这些数组中的每个元素对应的频率? 换句话说，我想创建一个数组来存储我的 FFT 的每个实部和虚部的频率. 解决方案 FFT 中的第一个 bin 是 DC (0 Hz)，第二个 bin 是 Fs/N，其中 Fs 是采样率，N 是 FFT 的大小.下一个 bin 是 2 * Fs/N.概括地说，n
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Python频率检测
好的，我尝试做的是一种音频处理软件，它可以检测流行频率，如果频率播放时间足够长(几毫秒)，我知道我得到了肯定的匹配.我知道我需要使用 FFT 或类似的东西，但在这个数学领域我很烂，我确实在互联网上搜索过，但没有找到只能做到这一点的代码. 我试图实现的目标是让自己成为通过声音发送数据的自定义协议，每秒需要非常低的比特率(5-10bps)，但我在传输端也非常有限，因此接收软件需要能够自定义(不能
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使用 Apple FFT 和 Accelerate 框架
是否有人将 Apple FFT 用于 iPhone 应用程序，或者知道我可以在哪里找到有关如何使用它的示例应用程序?我知道 Apple 发布了一些示例代码，但我不确定如何将其实施到实际项目中. 解决方案 我刚刚获得了适用于 iPhone 项目的 FFT 代码: 创建一个新项目 删除除 main.m 和 xxx_info.plist 之外的所有文件 转到项目设置并搜索 pch 并阻
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C++ FFT 节拍检测库?
我目前正在四处寻找一个很好的 C++ 中的全面节拍检测库/源代码，因为我发现使用我使用本教程自己编写的节拍检测代码很难获得令人满意的结果:http://www.gamedev.net/reference/programming/features/beatdetection/ 如果你想让它适用于任何类型的音乐，这尤其困难，所以我想知道是否已经有可用的东西了? 谢谢！ 解决方案 你
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FFT 和加速度计数据:为什么我会得到这个输出?
我在 StackOverflow 上阅读了有关对加速度计数据执行 FFT 的各种帖子，但没有一篇文章能帮助我理解我的问题. 我正在执行this 我的加速度计 data 阵列上的 FFT 实现方式如下: int length = data.size();double[] re = new double[256];double[] im = new double[256];for (int i
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了解 FFT 输出
我需要一些帮助来理解 DFT/FFT 计算的输出. 我是一名经验丰富的软件工程师，需要解读一些智能手机加速度计读数，例如找出主要频率.不幸的是，十五年前，我在大学 EE 课程中的大部分时间都睡了，但最近几天我一直在阅读 DFT 和 FFT(显然，收效甚微). 请不要回复“去参加 EE 课程".如果我的雇主付钱给我，我实际上打算这样做.:) 所以这是我的问题: 我捕获了一个
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从 FFT 获取幅度最高的频率
我有 x、y、z 轴形式的原始加速度计数据，这些数据经过平滑处理，并应用了带通滤波器.现在我想将其转换为频域信号并使用 scipy.fftpack.fft 来应用 FFT. sampling_frequency = 32def fft(acc_data):N = len(acc_data)fft_data = sp.fftpack.fft(acc_data)频率 = sp.fftpack.fft
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Android Sdk 中的 FFT 库
我正在使用 android 项目.我需要 FFT 算法来处理 android 加速度计数据.android sdk 中是否有 FFT 库可用? 解决方案 你可以使用这个类，它对于实时音频分析来说足够快 公共类 FFT {整数 n, m;//查找表.仅当 FFT 大小发生变化时才需要重新计算.双[] cos;双[]罪;公共 FFT(int n) {this.n = n;this.m = (
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如何从fft结果中获取频率?
我已经在 Android 手机上记录了来自麦克风的数据数组 [1024]，将其通过真实数据的一维前向 DFT(将另外的 1024 位设置为 0).我将数组保存到一个文本文件中，并重复了 8 次. 我得到了 16384 个结果.我在 Excel 中打开了文本文件并制作了一个图表来查看它的样子(x=数组索引，y=返回的数字大小).在 110、232 附近有一些巨大的尖峰(正和负)，小尖峰以这种方
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使用英特尔 MKL 的 3D 卷积
我正在尝试使用英特尔 MKL 计算 3D 阵列的 3D 卷积.有人可以给我一些提示，我该怎么做?是否可以使用 MKL 实现?提前致谢. 解决方案 Intel 有 一个例子在他们的 3D FFT 页面上，这应该有助于在频率空间中通过乘法进行卷积.抱歉，我没有完整的解决方案: 三维实数FFT(C接口) #include "mkl_dfti.h"浮动 x[32][100][19];浮动
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C 中的 2D 傅立叶变换
我使用此站点的公式实现了 2D DFT 和 IDFThttp://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm我认为这些是正确的并且很好地解释了.实现看起来像这样: for(int i=0;i 频域 (sqrt(ak * ak+bk * bk)) 看起来不像它应该的那样，并且图像重建(忽略虚部)没有使原始图像附近有任何东西.[0][0] 处的更多像
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傅里叶位移定理 matlab
我目前正在尝试理解二维傅立叶位移定理. 根据我目前所学的知识，图像空间中的平移会导致相位差异，但不会导致频率空间中的幅度差异. 我试图用一个小例子来证明这一点，但它只适用于行的移动，而不适用于列的移动.这是小演示(我在这里只展示幅度图) 清除所有关闭所有Iin = 零(128)；输入(10:20,10:20)=1；图,图像c(Iin)Y = fft(Iin);图，imagesc(ff
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fftw c2c:转换后的真实数据中缺少对称性
最近我在使用 fftw 和它的 c2c 转换方面遇到了一些问题(参见:带有 fftw 库的 3d c2c fft).当我发现我在使用 fftw lib 时遇到的问题时，我创建了一个新问题，以便以更具体的方式讨论这种情况.由于我正在对真实数据进行复杂到复杂的转换，因此我在傅立叶空间中的转换数据应该是对称的:F[n] = con(F[N-n]) 现在我对小块测试数据进行了一些转换，以检查转换后的
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