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频谱泄露与傅里叶变换尤其是离散时间傅里叶变换有关，对于频谱泄露，通常的解释是这样的： 信号为无限长序列，运算需要截取其中一部分（截断），于是需要加窗函数，加了窗函数相当于时域相乘，于是相当于频域卷积，于是频谱中除了本来该有的主瓣之外，还会出现本不该有的旁瓣，这就是频谱泄露！对于周期信号，整周期截断是不发生频谱泄露的... 阅161 转0 评0 公众公开 18-10-01 09:20 |
窗函数简介：数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段，然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信... 阅46 转0 评0 公众公开 18-10-01 00:00 |
关于FFT实时频谱的几个基本概念 | 科创仪表局。我们生成的是1KHz和2KHz的双音。1.2M的采样率，FFT结果能实现0-600KHz的频谱，对于2KHz的信号，所占的比例就非常少，即使采用了1.6万点的FFT，也只能在很少的点上有反映，加窗以后，频率分辨率就非常低。最后，我们可以定义实时频谱仪的时间分辨率，它是考虑重叠帧后，一次FFT较上一次FFT所新吞吐... 阅3336 转2 评0 公众公开 18-09-09 15:23 |
}}/*返回数据*/if(dir==-1){ for(i=0;i<framelen;i++) { dft_s[i].r=dft_s[i].r/(double)framelen; dft_s[i].i=dft_s[i].i/(double)framelen; }}}// 原始信号 dft_s=calloc(framelen,sizeof(CPX)); // 原始信号的傅里叶变换 hdft_s=calloc(framelen,sizeof(CPX)); // 希尔伯特变换的离散 傅里叶变换 hsignal=cal... 阅143 转2 评0 公众公开 18-05-26 21:51 |
阅518 转6 评0 公众公开 18-05-26 21:40 |
阅1 转自建来 公众公开 18-03-25 00:18 |
懂得音频频谱图 原理，FFT相关技术的进来帮忙指点指点了解音频频谱图 原理，FFT相关技术的进来帮忙指点指点44.1khz的 采样频率，采样次数为512次 经过FFT 以及处理 得到了一个数据组KK[512]音频频率为50hz 100hz 300hz 800hz 1khz 4khz的值 该怎么取 分享到： ------解决方案--------------------1. 得到的KK[512]个数据，由于FFT的对称性... 阅1068 转0 评0 公众公开 18-03-24 10:45 |
阅145 转0 评0 公众公开 18-03-24 09:39 |
音频波形绘制方法。painter.setPen(vPen);painter.drawLine(0, 0, width(), 0);if (m_AudioList.size() >= width())vDataSetp = m_AudioList.size() / width();vPointStep = width() / m_AudioList.size();int vIdx = vDataIdx * vDataSetp + j;(vIdx <m_AudioList.size()))int vCurVal = (m_AudioList[vIdx] * h) / (65535 / 2);if (vC... 阅500 转0 评0 公众公开 18-03-19 20:34 |
阅418 转4 评0 公众公开 18-03-18 01:03 |
