matlab按时间抽选的基-2fft算法.pdf

power_fft matlab simulink 电子电器仿真模型 源文件.zip.zip.zip

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对被噪声污染的正弦波信号进行频率估计是信号参数估计中的经典问题，目前国内外已提出不少方法。文献给出了在高斯白噪声中对正弦波信号频率进行似然估计算法，该算法能够达到卡拉美-罗限(CRB)，但计算量大，实现困难。FFT频率估计方法具有速度快、便于实时处理的特性而得到了广泛应用。但FFT频率估计方法得到的是离散频率值，当信号频率与FFT离散频率不重合时，由于FFT的“栅栏”效应，信号的实际频率应位于两条谱线之间。显然仅仅利用FFT幅度值估计信号频率难以满足精度要求，因此各种插值算法应运而生。文献给出了Rife算法，在对输入信号进行FFT运算后，利用谱线及其相邻的一根次大谱线进行插值来确定真实频率位置

本篇介绍了以STM32F103单片机为核心的频谱分析和波形识别系统，并对其硬件组成和软件设计做了详细讲解。该系统通过STM32F103ZET6主控芯片进行ADC采样，再使用DSP库提供的FFT函数对采集到的信号进行处理，最后将输入信号的频谱图显示在TFTLCD液晶屏上，同时显示波形相关参数以及波形种类

数字信号处理：第4章 快速傅里叶变换(FFT).ppt

数字图像处理大作业合集—四次数字图像处理大作业， 大作业内容（1） 基于VC的多文档界面（MDI ）方式，设计数字图像处理程序框架 软件中编程实现BMP格式图像文件的读取、显示 选择实现JPG、 RAW格式文件的读取、显示，以及与BMP格式的转换 完成图像的基本操作：加、求反、几何变换 完成图像的直方图均衡化处理 大作业内容（2） FFT作业说明 实现图像的FFT变换和显示 实现FFT反变换 大作业内容（3） 对于图1中XY平面上的边界，对其进行傅里叶描述子的表示，用不同的项数重构 傅里叶描述子是一种图像特征，用来描述轮廓的特征参数。 大作业内容（4） 边缘检测 编程实现基于典型微分算子（不少于Roberts、Sobel、Prewitt、拉普拉斯算 子）的图像边缘提取，能够读取图像文件内容，进行检测后输出边缘检测结果 分析比较不同算子的特性

MATLAB实现FFT的基本信号仿真代码1 基本信号的仿真⑴正弦信号①生成正弦信号fs=350; %设定采样频率N=128;n=0:N-1;t=n/fs;f0=10; %设定正弦信号频率%生成正弦信号x=sin(2*pi*f0*t);figure(1);subplot(231);plot(t,x); %作正弦信号的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('正弦信号y=sin（2*pi*10t）时域波形');grid;仿真后得正弦信号的时域波形

%% convolution3D_FFTdomain - 在傅立叶空间中使用乘法在体积和内核之间执行快速 3D 卷积。 % % 语法：[outVol] = convolutionInFFTdomain(inVol,inKer) % 输入： % inVol - 输入量（实数/复数） % inKer - 输入内核（实数/复数） % 输出： % outVol - 输出卷积体积（实数/复数） - 输出格式的精度与输入相同％ 体积。 输出卷是卷积的中心部分，其大小与 inVol 相同。 % size(outVol)=size(inVol)（convn 的“相同”选项）。 它是http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24504的专用版本，用于体积和内核（小）之间的 3D 卷积。 为小体积（<128x128x128，内核 20x20x2

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