FFT附频谱图显示代码C#频谱图显示

关于MATLAB能量检测频谱感知算法的研究代码

该程序是复数傅里叶变化和汉明窗参数的产生已经频谱搬移，程序简单易懂。

1.验证韦伯比，同时对比效应；2.显示马赫带，观察马赫效应；3.练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式间的转换；4.示一幅自定义格式的裸图像Miss America；5.显示JPG，BMP，PCX等格式的图像文件；6.编写程序完成颜色空间的转换RGB -> YUV -> RGB；7.显示条状图、旋转45度的条状图、十字图、点图及其频谱；8.对Miss America 进行DFT，DCT变换，显示变换后图像的系数图像；9.对变换后的系数进行量化，观察不同量化步长时的显示效果；10.利用二维小波分析对图像作2层小波分解,并在此基础上提取各层的低频信息。

相位噪声从频域描述了信号频率的稳定度，是描述信号质量的重要指标。对于多普勒雷达系统、无线电通信、空间信号传输等应用有着重要的影响。对信号进行相位噪声指标测量是现在工作中经常遇到的事情，本文首先从信号相位噪声的定义入手，重点介绍使用信号分析仪进行相位噪声测量的方法及注意事项。 　　1、相位噪声是什么？ 　　　在频域内，一个理想正弦波信号的表现是一个单谱线；实际信号除了主信号之外还包括一些离散的谱线，它们是随机的幅度和相位的抖动，在正常信号的左右两边以边带调制的形式出现。在频域内信号的所有不稳定度总和表现为载波两侧的噪声边带，边带噪声是一个间接的测量与射频信号功率频谱相关噪声功率的指标。边带噪

宽带频谱感知技术要实现直接观测宽带频谱， 然后检测出其中所有的主用户信号，需要极高的采样速率并处理海量的数据。 由于压缩感知理论为实现低速率宽带频谱感知提供了理论基础， 因此宽带压缩频谱感知技术成为一个重要的研究方向。 然而， 传统压缩感知模型会对频域离散化， 产生基不匹配问题， 从而降低对主用户信号频率估计的准确性。 此外， 主用户的通信行为是未知且随时间而变化的， 导致宽带频谱稀疏结构的动态变化， 给宽带压缩频谱感知带来困难。 另一方面， 由于无线信号受多径效应和其他因素的影响， 可能存在认知用户接收到某个主用户信号能量过低而无法准确检测到该主用户信号存在的情况， 造成感知性能下降。 这些都是宽带压缩频谱感知客观存在且急需解决的问题。 根据宽带压缩频谱感知技术的研究现状， 将目前存在的困难总结成四点， 即准确性、 实时性、动态性、衰落性。本文的研究内容围绕这四点展开，研究层次由浅入深逐渐递进。 首先， 根据原子范数和无网格压缩感知理论，建立基于原子范数的宽带压缩频谱感知模型， 并提出求解该模型的快速算法， 实现高斯信道下的静态宽带压缩频谱感知；然后， 结合卡尔曼滤波器理论， 建立动态宽带压缩频谱感知模型，实现高斯信道下的动态宽带压缩频谱感知；最后， 利用联合频谱感知方法， 建立基于原子 MMV 的宽带压缩频谱感知模型，实现频率非选择性慢衰落信道下的宽带压缩频谱感知。

基于MATLAB实现对语音信号频谱分析.pdf

本系统利用SPCE061A单片机作为主控制器，采用外差原理设计并实现频谱分析仪：利用DDS芯片生成10KHz步进的本机振荡器，AD835做集成混频器，通过开关电容滤波器取出各个频点（相隔10KHz）的值，再配合放大，检波电路收集采样值，经凌阳单片机SPCE061A处理，最后送示波器显示频谱。测量频率范围覆盖1MHz-30MHz，可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽，还可以识别调幅，调频和等幅波信号。

基于野火指南针开发板 stm32f103 与屏幕0.96oled显示的 多功能频谱仪

提出了一种将非线性频谱与堆叠式降噪自动编码器（SDAE）相结合的复杂系统故障诊断方法。 为了解决计算量大的问题，利用广义的频率响应函数（GFRF），利用一维非线性输出频率响应函数（NOFRF）来获得非线性频谱。 为了解决故障特征提取能力弱的问题，采用了堆叠式降噪自动编码器（SDAE）。采用神经网络从非线性频谱中提取故障特征。 该方法通过识别算法得到了永磁同步电动机各状态的四阶非线性频谱。 然后，从四阶频谱中选择合适的采样点，以构建高维数据； 最后，设计了堆叠式去噪自动编码器（SDAE）神经网络，实现了故障分类的输出。 仿真表明，该方法具有良好的实时性和较高的诊断精度。