x(n)=cos⁡(0.5πn)+0.2sin(0.2πn),n=0,⋯9，求出x(n)的离散傅立叶变换，并画出其幅度谱

函数 [fy]=FFT(y,Fs) 1) 计算功率谱密度和幅度谱 (P(f),F(f)) 1d 信号 y(t) 的采样率 Fs（奈奎斯特率），这是已知的% apriori。 结果绘制在 3 幅图中，对应于简单的PSD，分别为对数 PSD (dB) 和幅度谱。 _____________ 振幅(f) = \/ PSD(f) 2）这个功能的用处是频率轴的调整。 3)快速傅里叶变换是用Matlab内置函数计算的fft，但对于长度 <1000 点的信号，可以使用嵌套函数 y=Fast_Fourier_Transform(X,N) 。 演示： fs=800； tf=2； t=0:1/Fs:Tf； f=[40 75]; 安培=[4.5 9.22]； 西格玛=1.33； y=Amp(1)*exp(j*2*pi*t*f(1)) +Amp(2)*exp(j*2*pi*t*f(2)); N=(sig

完整代码，可直接运行

ft_spect（2.0 版）计算具有所需频率分辨率的输入信号的幅度和相位谱，并过滤相位谱以抑制浮动舍入误差。 注意#1：ft_spect 不能消除频谱泄漏。 注意#2：离散傅立叶变换 (DFT) 将输入信号视为周期信号的一个周期，并根据输入信号的长度对该周期信号的频谱进行离散化。 对于采样频率为 Fs 的信号，在 T=NΔt 的时间内，频率区间（又称频率分辨率，意思是区分 f1 和 f2 的频率）间隔 Δf=1/T=Fs/N； 因此，DFT的频率分辨率仅取决于输入信号（T）的长度。 但是，零填充不会增加频率分辨率，也不会显示有关频谱的更多信息； 它只在 bin 之间插入幅度。 为了提高频谱分辨率，需要较长的测量时间，因为DFT将输入信号视为周期信号的一个周期；因此DFT将输入信号视为周期信号的一个周期。 因此，重复输入信号是可以接受的，并且不会产生任何伪影。 但是，在这种情况下，输

傅里叶幅度频谱平滑功能 smoothSpectra 为傅立叶幅度谱 (FAS) 提供各种不同的窗口平滑选项，包括 boxcar、triangle、Parzen、Hann、Hanning、Hamming、Gaussian。 默认窗口函数是 Konno-Ohmachi（参见 Konno 和 Ohmachi（1998），第 234 页），它在对数空间中对称。 平滑是通过将窗函数与 FAS 卷积来执行的。 demo.m 文件中提供了三个示例。 用法： [smoothFAS] = smoothSpectra(Y,varargin) 静态输入： Y = 傅立叶振幅向量（1xn 或 nx1） 有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： ----------------------------------------- 'w' --> (1x1)-[数字]-[默认值：40] 'b'

产生右图所示图像 f1(m,n)，其中图像大小为256×256，中间亮条为 128×32，暗处=0，亮处=100。对其进行FFT：

计算平滑的傅立叶幅度谱 此函数计算傅立叶幅度谱及其平滑版本。 为了平滑，它使用基于窗口中值或均方根值的窗口平均。 默认窗口数为 20。代码还接受用户定义的窗口数值。 Windows 具有相同数量的数据点。 用法： [fas] = smoothFFT(w,dt); 或使用 rms 方法和自定义数量的窗口参数进行平滑 [fas] = smoothFFT(w,dt,'n_windows',25,'method',rms); 静态输入： w = 时间序列数据向量（1xn 或 nx1） dt = 采样间隔（例如，每秒 100 个样本的数据为 0.01 秒） n_windows = 平均的窗口数（每个窗口包含相同数量的数据点） method = 平均方法（中值，rms）（例如，'method','rms'）。 有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： -----------

科洛普 使用python从OpendTect导出的幅度谱的颜色算子设计

文中设计了基于Labview的频谱分析仪，采用频谱分析原理。经过采样，使连续时间信号变为离散时间信号，然后利用Labview的强大的数字信号处理的功能，采样得到的数据进行滤波、加窗、FFT运算处理，得到信号的幅度谱、相位谱以及功率谱。并具有数字显示、图形绘制，数据储存等功能，实现了幅度谱和相位谱的分析。

交换两幅图像的幅度谱和相位谱，并实现双谱重构！附有源代码和实验结构图。