方波信号为: 傅里叶级数展开为: 程序运行结果: 程序代码: clear x = -6:0.01:6; T = 4; f = x; for N = 1:length(f) temp = rem(abs(x(N)),T); if temp>1 && temp<3 f(N) = 0; else f(N) = 1; end end % f(x) = 1/2 + sum(g(k,x)) (k=1,2,3,4......) % g(k,x) = sinc(k/2)*cos(k*pi/2*

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

MATLAB基本使用及SIMULINK建模仿真实验 这是我总结的操作方法: 1 )  M脚本文件的编写 1.新建M-file: 2.输入指令: 3.保存(注意:保存路径需要与工作路径一致) 2 )在SIMULINK中创建系统模型的步骤 1.新建一个空白的 模型窗口. 2.在SIMULINK模块库浏览器中,将创建系统模型所需要的功能模块用鼠标拖放到新建的模型窗口中. 3.在各个模块用信号线连接,设置仿真参数,保存锁创建的模型(后缀名.mdl). 4.点击模型窗口中的 三角形 按钮,运行仿真. 1.

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 作者:Heinrich 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作 者:韩 昊 知 乎:Heinrich 微 博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师. 转载的同学请保留上面这句话,谢谢.如果还能保留文章来源就更感激

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,

如果让你说说连续小波变换最大的特点是什么?多分辨分析肯定是标准答案.所谓多分辨分析即是指小波在不同频率段会有不同的分辨率.具体表现形式,我们回到前一篇文章的第一个图, 图一 对应的信号为 低频时(频率为4),对应彩色条纹更细,意味着更高的频率分辨率,而条纹区间大概落在[0,2.5]之间,这意味着较低的时间分辨率.同理,高频时,对应更低的频率分辨率和更高的时间分辨率.这是小波最为人知的特性,也是它被称为“数学显微镜”的原因,接下来我们一起探讨下为何小波具有这种特征 还记得上一篇文章的最后一张图么?

原文出处: 韩昊    # 作 者:韩 昊 # 知 乎:Heinrich # 微 博:@花生油工人 # 知乎专栏:与时间无关的故事 # 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师. # 转载的同学请保留上面这句话,谢谢.如果还能保留文章来源就更感激不尽了. 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是 2012 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,

从DFS到DFT 周期序列的级数展开 正如连续时间周期信号可以表示为一系列正弦信号的和的形式,周期序列也可以表示为一系列正弦之和的形式,假设序列\(\tilde{x}[n]\)的周期为\(N\),那么它的基频为\(\frac{2\pi}{N}\),所以有 \[ \tilde{x}[n]=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}\tilde{X}[k]e^{j\frac{2\pi}{N}kn} \] 这里与连续时间信号不同的是,不需要无穷多个成谐波关系的复指数,只需要\(N\)个成

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现 基音周期提取结果 图1 基音提取结果 算法说明 线性相关系数 也称"皮尔逊积矩相关系数"(Pearson product-moment correlation coefficient) 通常用γ或ρ表示,是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关),取值范围在[-1,+1]之间. γ>0为正相关,γ<0为负相关,γ＝0表示不相关.γ的绝对值越大,相关程度越高. r=1时为完全正相关:如两者呈负相关则r为负值,而r=-1时为

我大概讲一下实现的原理:正弦波移相φ,当使得大于sin(φ)的值为1,其他值为-1,占空比就跟这个φ值之间有联系. 占空比原理图如下所示. 结果上图,可以实现调节占空比,方波频率,方波个数. 下面是函数的代码: function y=squarewav(Vm,f,K,n) %参数为幅度,频率,占空比,以及波形个数 % 正弦信号 % f = 1000;% 正弦波频率 w = 2*pi*f;% 正弦波角频率 % Vm = 2;% 正弦幅值 u = (0.5-K)*pi;% 相位 N = 4000;%

主要内容: 傅里叶矩阵及其MATLAB实现 小波变换矩阵及其MATLAB实现  傅里叶矩阵及其MATLAB实现 傅里叶矩阵的定义:(来源: http://mathworld.wolfram.com/FourierMatrix.html) 傅里叶矩阵的MATLAB实现: dftmtx(N) is the N-by-N complex matrix of values around the unit-circle whose inner product with a column vector of

关于MATLAB实现连续信号的频谱分析,以正余弦波信号频谱分析为例分析如下: 1.含有频率f ,2f和3f的正弦波叠加信号,即: 其中,f =500Hz.试采用Matlab仿真软件对该信号进行频谱分析. 注:以频率Fs=8kHz对该信号进行采样. 对于x(t)进行频谱分析: 令A=1,T=0.01s,对f=500Hz,Fs=8KHz MATLAB代码实现如下: f=500; fs=8000; T=0.01; n=round(T*fs); %采样点个数: t=linspace(0,T,n); x=

x=:*pi; :: s=; ::step s = s+/i*sin(i*x); end plot(s);set(figure(),'visible','off'); filename=[num2str(step, '%04d'),'.png']; print(, '-dpng',filename); end

一.平稳随机过程 1.严平稳随机过程 clc clear n=0:1000; x=randn(1,1001); subplot(211),plot(n,x); xlabel('n');ylabel('x(n)'); grid on subplot(212),hist(x,50) grid on 2. 3.随机相位正弦信号 3.1 %随机相位正弦信号clc clear t=0:0.01:30; w=pi/2; x1=cos(w*t+2*pi*rand*ones(1,3001)); x2=cos(w

一.连续时间信号的表示: 1.向量表示法: 在MATLAB中,是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续信号,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号. 对于连续时间信号f(t),一般是用两个行向量f和t来表示.t=t1:p:t2 ,t1 表示的是信号的起始时间,t2为终止时间,p为时间的间隔.而f为连续时间f(t)在向量t所定义的时间范围内对应的样值. 2.符号运算表示法: 使用sym定义变量,然后进行表示. Eg:分别采用上述两种方法画出抽样信号: clear al

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,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,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言         首先,我必须说一下,在此之前,

利用的频移性质为: 本习题代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 3.9 \n\n')

网上看了一些大牛的关于FFT的见解,加上自己的一点儿理解,针对以下这几个问题来加深对FFT的理解. 不知道大家有没有类似以下几点的困惑: 问题的提出 对于1秒钟输出的连续信号,使用采样率Fs不同,就会得到不同的采样序列.在计算N点FFT之后得到N点的复数,幅频图中横坐标如何与我实际的频率相对应? FFT之后的幅频响应图,对应的幅值到底有什么含义,我们可以通过这个对应频率点的幅值推出原始信号的相关特性吗?     问题的解释 傅里叶是法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste