设置频率为10Hz，采样率为100Hz，样本数为100，对其求频谱，频谱图可以看到有两个波峰，一个位于10Hz，另一个位于90Hz，90Hz处的波峰实际上是10Hz处的波峰的负值。因为信号同时显示了正负频率，所以称为双边FFT。 因为FFT含有正负频率的信息，对其进行修改，修改后只显示一半的FFT采样点(正频率部分)，因此这种方法叫做单边FFT，单边FFT只显示正频部分。注意要把正频分量的幅值乘以2才能得到正确的幅值，但直流分量保持不变。

基于遗传算法的认知无线电频谱分配算法，matlab代码

matlab由频域变时域的代码Prera​​u Lab多锥光谱图代码 Matlab，Python和R实现 目录 一般信息 该存储库包含论文1中描述的Multitaper频谱图分析的Matlab，Python和R实现。 多锥光谱估计是由David Thomson 2在1980年代初期开发的，与单锥光谱估计3,4相比，它具有更好的统计特性。 多锥方法通过将从单个数据段估计的多个独立光谱平均在一起来工作。 多锥度方法的创新之处在于，它不是使用单锥度函数来计算频谱，而是使用了多个称为离散长球体序列（DPSS）的锥度函数。 由于DPSS锥度彼此不相关，因此可以将它们平均起来，就好像它们是相同条件的独立试验一样，与周期图和单锥度估计相比，可以产生方差减小的光谱。 在Prera​​u Lab网站上可找到描述光谱估计理论并演示多锥光谱估计工作原理的视频。 Prera​​u MJ，Bianchi MT，Brown RE，Ellenbogen JM，Patrick PL。 通过多锥光谱分析镜头了解睡眠神经生理动力学。 生理学（贝塞斯达）。 2017年1月; 32（1）：60-92。 审查。 PubMed

奇异谱 用于执行和可视化奇谱分析（SSA）的MATLAB类，SSA是时间序列的非参数频谱分解技术

此labview程序使用 ExpressⅥI滤波器实现带通滤波，同时对原始信号和滤波后信号进行频谱分析并显示。 该程序中设置有正弦信号与均匀白噪声叠加的仿真信号， 通过设置 ExpressⅥ中的滤波器VI的参数，对该仿真信号进行滤波处理并显示， 同时对原始信号和滤波后信号进行频谱分析并显示。

该程序使用 Butterworth滤波器提取正弦波形并对其进行频谱分析显示。在信号传输过程中，经常会混入高频噪声，噪声的能量甚至会超过信号能量。接收端收到信号后通常首先要进行低通滤波，然后对信号作进一步的处理。通过滤波能够有效提高信号的信噪比。 该例中原始信号是一个叠加了高频噪声的正弦波，该正弦波信号频率为10，幅度为1，产生高频噪声的方法是将高频均匀白噪声叠加正弦信号通过一个 Butterworth高通滤波器滤去低频分量，再使用 Butterworth低通滤波器对原始信号滤波,滤掉高频噪声。截止频率为20Hz，即滤掉频率大于20Hz的噪声分量，提取出正弦波形，并对其进行频谱分析显示

Charan Langton编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是6章。

Charan Langton和她孩子一起编写写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是5章。

Charan Langton和他的孩子一起编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是1-4章。

基于频谱分析的EAS门道检测器的设计与实现，吴扬，，阐述了谐波EAS系统中门道检测器的工作原理，分析了传统门道检测器的缺点，提出了以信号频谱分析为基础的标签检测方法，给出了硬件