二、周期信号的平均功率 ( ) ( ) ( )∑∫ ∞ = ++=== 1 222 00 2 1 2 2 11 1 n nn T baadttf T tfP ∑∑ ∞ −∞= ∞ = =+= n n n n Fcc 2 1 22 0 2 1 周期信号的平均功率等于直流、基波及各次谐波分量有效值的平方和。也就 是说，时域和频域的能量是守恒的。 三、周期信号的频谱 1、周期信号可分解为直流、基波（ 1ω ）和各次谐波（ 1ωn ：基波角频率的 整数倍）的线性组合。 2、信号的频谱 为了直观地表示出信号所含各频率分量振幅的大小，以频率 f（或角频率ω） 为横坐标，以各次谐波的振幅 nc 或虚指数函数的幅度 nF 为纵坐标，按频率高低 依次排列起来的线图，称为信号的幅度频谱，简称幅度谱。图中每条竖线代表该 频率分量的幅度，称为谱线。 即 ω~nc （或 ω~nF ）的关系，称为信号的幅度谱。

ppt介绍了S,Z,小波变换与傅里叶变换之间的联系。可作为课设参考资料下载，内部资源可供引用。

针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题, 提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征, 计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR), 然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡; 当目标出现遮挡时, 在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置, 并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验, 验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。

正弦信号的matlab代码傅立叶综合 傅里叶综合Matlab演示应用程序。 使用App Designer和Symbolic Math Toolbox构建。 由于符号数学工具箱中包含的代码/功能重新分配方面的限制，因此无法实时进行系数计算。 解决这些限制会导致使用预先计算的傅立叶系数。 因此，我们需要预先计算系数（请参见下面的步骤）。 由于这更多是一种教学工具，因此限制不是交易破坏因素。 但是您应该意识到这一点。 我们正在做信号（和系统），这就是为什么没有单元（至少在y轴上）的原因。 想象一下，这是一些已归一化为最大幅度为“ 1”的电压。 如何准备傅立叶系数/函数 设置Matlab进行傅立叶系数的符号计算： syms x k L n evalin(symengine,'assume(k,Type::Integer)'); 定义要近似的函数： % Triangular Puse Train f= triangularPulse(-1,1,1,x) + triangularPulse(-1,1,1,x-2) + triangularPulse(-1,1,1,x-4) + triangular

用MATLAB制作二元傅里叶变换计算全息图.pdf

前言：如果你看到了这篇文章，那么我应该默认你已经懂得了傅里叶变换是干什么的（用2553实现FFT，全网基本上就没有，但凡想实现FFT功能的也不会选2553（老人

频率域低通滤波matlab代码 使用加窗傅立叶变换研究低通音频滤波器和信号处理 该项目使用多种类型的窗口傅立叶变换来研究时频域中的音乐样本。 我特别研究了这种变换的调谐，以及海森堡不确定性对时间和频率分辨率的限制。 我还执行泛音过滤并研究不同窗口类型对这项任务的功效。 是对项目的介绍，包括可视化、方法和背景。 动机 该项目最初是为了满足华盛顿大学应用数学项目数据科学和科学计算研究生课程的任务。 框架 -MATLAB 2019 图例 代码示例 %% Build the time and frequency domains L = length(v)/Fs; n = length(v); t2 = linspace(0, L, n+1); t = t2(1:n); k = (2*pi/L)*[0:n/2-1 -n/2:-1]; ks = fftshift(k); v = v(1:end - 1); v_t = fft(v); %% Plot in freq. domain of original file close all plot(ks,abs(fftshift(v_t))/max(a

上述两信号中，中心频率f0=30，采样频率fs=128，唯一差别仅是FFT的长。在N=128的谱图上只在30Hz处有一条谱线，其他频点的幅值都为0； 而在N=100的谱图上有明显的泄漏现象，谱线用红实线表示。图中用虚线和红圈点表示了30Hz的频率点，而最大两根谱线在30Hz两侧。 即出现了当N=128时FFT后没有泄漏，而当N=100时FFT发生了泄漏。

单频信号的相位谱计算与误差修正

为了实现光学图像的非线性加密,设计了一种基于随机分数梅林变换的光学图像加密方法,构造了相应的光学加密装置。该装置采用混沌映射生成一对共轭随机相位掩模放置于分数傅里叶变换光学装置的两端,对分数傅里叶变换的核函数进行随机化处理,得到随机分数傅里叶变换。随机分数梅林变换由对数-极坐标变换和随机分数傅里叶变换组成,光学图像经随机分数梅林变换得到复值密文,从而完成图像的像素值和像素点位置的双重加密。对应所有密钥计算了输入图像和解密图像的均方误差,混沌映射的初值增大10-16时,解密图像的均方误差放大200倍以上,其作为密钥扩大了加密算法的密钥空间;随机分数梅林变换的分数阶次作为密钥也具有很高的敏感度。数...