基于STM32官方FFT库的快速FFT 屏幕显示 含源码

在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢？因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰（可以理解为"**噪声**"），这种干扰在时域上表现得不太明显，因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）。 **傅立叶原理**表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

连续非周期信号频谱分析及Matlab实现.pdf

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

基于MATLAB实现对语音信号频谱分析.pdf

夕阳总会照在你身上，你总会快乐一场；

设计了基于LabVIEW的虚拟信号频谱分析仪,并成功地进行了运行检测。利用NI公司的PC16251数据采集卡,虚拟信号分析仪能够分析信号频率小于50kHz,最大幅值小于5V的电压信号的频谱;采集到的波形通过相应的程序处理模块处理,能够得到波形的频率、幅值、平均值和均方根等信息;波形信号、信号参数信息及波形的频谱分析结果能够通过保存模块以报表的形式进行保存。实验证明,所设计的频谱分析仪分析结果正确,程序运行稳定。

利用LabVIEW提供的信号分析函数库，配合已开发的数字示波器即可实现虚拟信号频谱分析仪的信号处理功能，其信号的分析侧重于对信号频谱的分析以及滤波处理。

创新学分实验1_连续周期信号频谱分析的MATLAB算法实现.doc.doc

matlab开发-全自动信号频谱分析仪。程序产生任何信号的频谱