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本文主要分享一下笔者学习短时傅里叶变换的一些笔记、一些疑惑的回答，重点是短时傅里叶变换的原理、时间分辨率和频率分辨率的分析。
在本文中，我们研究了菲涅尔衍射的角光谱模拟方法。在这种方法中，我们用两种方式实现了该方法，即脉冲函数方式和转换函数方式。这两种方式在数学上是等效的，但是在模拟上，由于离散取样的原因，模拟结果会有稍微不同。从结果来看，两种方法都可以较好的对菲涅尔传播进行模拟。在本文中给定的参量条件下，转换函数对应的模拟结果，有着更好的匹配度。
Matlab代码：采用仿真信号验证fft、ifft、滤波和加窗处理......
文章目录1.总体功能概述2.功能介绍2.1基本操作2.2图像类型变换2.3图形几何变换2.4图像变换2.5图像添加噪声2.6图像复原2.7图像增强2.8图像分割2.9图像编码2.10二值形态学处理2.11小波图像处理2.12数字图像处理应用3. 项目总结1.总体功能概述本图像处理软件总的包括基本操作、图形类型变换、图形几何变化、图像变换、图像添加噪声、图像复原、图像增强、图像分割、图像编码、二值形
基于论文FOURIER NEURAL OPERATOR FOR PARAMETRIC PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
目录1. 图像锐化2. 空间域方法2.1. 梯度模算子1. 图像锐化图像锐化也称边缘增强。锐化技术用于加强图像中的边界和细节信息。由于边界和细节信息对应频域中的高频部分，所以在频域中通常对图像进行高通滤波，在空间域则进行微分处理。2. 空间域方法在进行频率域处理前，先简单介绍两种空间域的图像锐化算子。2.1. 梯度模算子由数学知识，我们知道方向导数取得最大值的方向是梯度方向，这个最大值便是梯度的模
实分析
泰勒级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换简单梳理1、 泰勒级数2、傅里叶系列2.1连续周期信号的傅里叶级数 (FS)时域连续，频域离散2.2 连续傅里叶变换（FT）时域连续，频域连续2.3离散周期信号的傅里叶级数 (DFS)2.4 离散时间傅里叶变换 (DTFT)时域离散，频域以2pai为周期连续3、拉普拉斯变换4、Z变换只是简单梳理下上述变换的概念以及关系，具体细节请自行查...
在matlab中，图像滤波有很多中，比如平滑滤波（smooth（）函数）；中值滤波medfilt2（）函数），这些相对简单，可以直接参考函数解释，不做详细解说这里重点讲解一下傅里叶滤波，在matlab中，常用的为快速傅里叶变换。进行滤波的难点就在于如何将图像转换到频率域以及如何将频率域的图像逆变换为空间域中的图像第一步：读取图像并对图像进行傅里叶变换Path='images.jpg';im=imr
计算机断层重建(CT)是一个比较热门的领域，这篇文章简单介绍了反投影方法的重建过程。参考资料：冈萨雷斯，《数字图像处理》，电子工业出版社。
当我们在分析非平稳或非线性信号的频率特征时，仅使用传统的傅里叶变换往往难以捕捉随时间变化的频率信息。为此，人们提出了多种时频分析方法：如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换以及希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）等。HHT的基本思路：先用本征模态分解（EMD）将原始信号分解为若干本征模态函数(IMF)。然后对每个IMF做希尔伯特变换，获取瞬时幅值、瞬时相位与
按照沿壁厚的分布情况分为均匀分布（薄膜应力），线性分布（弯曲应力）和非线性分布应力，按性质分为一次应力，二次应力，峰值应力，这些应力往往互相交叉，常用的有一次总体薄膜应力，一次弯曲应力，一次局部薄膜应力，二次应力和峰值应力等。基于应力分析和应力分类的强度评定中通常采用第三强度理论，评定时，选取穿过壁厚的评定线，即确定路径，将评定线上的应力分解为薄膜应力、弯曲应力和峰值应力，求取应力强度，按照不同的
SAR 成像的距离历程
时序特征提取是从时间序列数据中挖掘关键信息的过程，旨在捕捉数据中的趋势、周期性、异常等模式，为后续建模（如分类、预测、异常检测）提供有效输入。
1.1.2 信号能量与功率注意：信号在后面的表示和处理中，使用复数将会更方便，也能展现更多信息(一)有限区间能量对于一个连续时间信号x(t)x(t)x(t)来说，在t1≤t≤t2t_1\le t\le t_2t1≤t≤t2内的总能量可以定义为：E(t1∼t2)=∫t1t2∣x(t)∣2dt(1.1)E_{(t_1\sim t_2)}=\int_{t_1}^{t_2}{|x(t)|^2}\rm{
对于一个随机信号而言，时域信息是杂乱无章的，唯一的确定性信息但是在统计意义下得到的，即幅值呈正态分布，均方值也就是平均功率是固定的。但是因为时域的信号是随机的，无法用数学表达式描述，随机信号的不满足傅里叶变换绝对值可积的条件，严格意义傅里叶变换不存在，也就无法通过傅里叶变换将时域转成频域。总结：随机信号的幅值是满足正态分布的，用它的自相关函数求均方值即得到功率谱密度（PSD），一个随机的信号（随机
线性代数主要用于文本等输入的向量化,微积分主要用于模型内部参数的调整,包括函数类型、权重、个数的调整,概率论与数理统计主要用于对比预测值和实际值,从而生成指标评价算法和模型的优劣,形成反馈,用于优化算法和模型,是一个闭环的动作.接下来我们详细说明下每个学科在人工智能领域的用途.
谐波平衡法
相速度：光波的等相面的传播速度而群速度在不同频率单色波叠加时才有意义，即合成波才有意义。对于合成波包含两种传播速度：等相面的传播速度和等幅面的传播速度。前者就是这个合成波的相速度，它可由位相不变条件（）求出：而群速度是振幅恒值点的移动速度，即图 1(c) 所示的振幅调制包络的移动速度。设时，两单色光波的波峰重合在点，因此点是合成波的振幅最大点；在时，由于两单光波传播速度不同，所以波峰在点重合，点变
北京邮电大学通信原理实验报告，适用于信息与通信工程学院信息工程专业，主要实验包括基于SystemView的AM、SSB、FM调制与解调，抽样定理，数字基带传输，2ASK、16QAM调制与解调。
博客针对FFT变换时出现的截断效应、栅栏效应、频谱泄露、频谱混叠等问题提出解决办法，并举《数字信号处理》中的一道经典问题来讲解。
power GUI 使用傅里叶分析
哈工大信号与系统期末复习（一）
详细讲述S域到Z域如何转换
\hspace{2em}在学习电力电子技术时，为了便于观察和分析电力电子变换器的特性，通常会使用一些仿真软件辅助分析。常用的仿真分析软件有PSIM、PLECS、LTspice、Matlab/Simulink等，其中PSIM操作简单、仿真速度快、上手容易，受到了不少用户青睐。同时，作者也建议对于刚开始探索计算机或者电子领域的读者，无论学习任何技术，刚开始尽量不要选择很复杂臃肿的工具，学习曲线过于陡峭
不管是傅里叶级数还是傅里叶变换，使用这种方法的目的就是将时域描述转化为频域描述，从而分析复杂信号中有多少种频率成分。（本质上就是两个不同角度看待问题）
FFT原理及C语言实现
在FPGA上实现一个最简单的FIR滤波器电路FIR滤波器简介——基于MATLAB的FIR滤波器设计——FPGA内部的FIR滤波器部署一、概要二、FIR滤波器简介三、基于MATLAB的FIR滤波器设计四、FPGA内部的FIR滤波器部署1、模块输入输出2、使能打拍部分3、移位寄存器部分4、对位相加部分5、乘法部分6、累加器部分7、位宽截取并输出
功率谱的定义是在有限信号的情况下，单位频带范围内信号功率的变换状况，功率随频率而变化，从而表现成为功率谱，它是专门对功率能量的可用有限信号进行分析所表现的能量。它含有频谱的一些幅度信息，不过相位信息被舍弃掉了。相比之下，频谱极为不严格，主要是体现信号的平均变换，要求的只是一段时间平均量。所以经常说在频谱信号不同的情况下，它的功率谱很可能是一样的。
简单来说，傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的信号处理方法。本章会带大家熟悉理解DFT(离散傅里叶变换)、旋转因子特性、FFT(快速傅里叶变换)并举例验证。
从傅里叶变换到小波变换傅里叶变换频域傅里叶变换的缺点短时傅里叶变换小波变换小波变换公式:小波变换步骤连续小波变换（CWT）离散小波变换（DWT）傅里叶变换简单来说，傅里叶变换就是给我们提供了另外一种看待世界的方式。如下图所示：就像图中坐标轴一样，如果我们要描述存在于坐标空间里的α向量，在左边空间中，它的坐标是α(x,y,z)，那么，对于我们来说，有没有另外一种方式可以使我们用更简单的数据来表达α向
在离散小波变换（DWT）中，的选择至关重要。不同的小波基具有不同的数学特性，这些特性直接影响信号分解和重构的效果。本文将详细介绍不同小波基的选择，以及如何根据实际应用需求来选择合适的小波基。我们将讨论小波基的定义、特点、常用的小波基类型，并通过数学公式加以说明。
F(ω)=∫−t0t0A⋅e−jωtdtF\left( \omega \right) =\int ^{t_{0}}_{-t_{0}}A\cdot e^{-j\omega t_{dt}}F(ω)=∫−t0t0A⋅e−jωtdt=Ajω(ejωt0−e−jωt0)=\dfrac {A}{j\omega }\left( e^{j\omega t_{0}}-e^{-j\omega t_{0}}..
5G模组输入指令，然后会显示信号质量的信息。包括下面一些value值。AT^HCSQ?^HCSQ: "NR",55,181,20^HCSQ: "LTE",54,51,146,32对于LTE和NR主要关心的指标包括RSSI，RSRP，RSRQ和SINRLevelRSSIRSRPRSRQSINRRSCPReceive Signal Strength IndicatorReference Signal
1. Introduction1.1. 周期信号1.1.1. 连续信号周期1.1.2. 离散信号周期1.1.3. 信号的 Python 表示与绘图1.2. 信号分类1.2.1. 能量信号1.2.2. 功率信号1.2.3. 因果信号1.2.4. 反因果信号1.2.5. 其他类型1.2.6. Remark1.3. 冲激函数1.3.1. 单位冲激函数Di...
本文为《核磁共振成像》中并行采集MRI，主要内容包括并行成像、SENSE重建、SMASH重建、灵敏度校准、AUTO-SMASH和VD-AUTO-SMASH、GRAPPA重建、SPACE RIP重建算法、PRUNO重建算法、UNFOLD算法
系列文章目录第一章 深入浅出通信原理之卷积第一章 深入浅出通信原理之傅里叶变换第一章 深入浅出通信原理之提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机
较于OFDM系统，OTFS需要在发送和接收处各多加一个OTFS转换，来完成在多普勒-延时域和时频域之间的变换。然而，核心的思路仍是类似的： 在更易进行信号处理的域上装载信息。然而通过把信息装在在子载波上，由于每个子载波的平坦性，信号处理的难度将大幅降低。相较于OFDM， OTFS则将时变性也考虑在内，并指出了在多普勒-时延域上进行信号处理的优势。OTFS 可以与已有的多载波调制技术兼容，将图中的海
冲激信号-展缩特性的推导
1.Z变换1.1 Z变换公式1.2 matlab函数(ztrans)1.2.1 Syntax(语法)ztrans(f)ztrans(f,transVar)ztrans(f,var,transVar)1.2.2 Description1. ztrans(f) finds the Z-Transform of f. By def...
本文主要是博主整理了所学的傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换之间的区别与联系，为学习笔记，比较全面。
傅立叶分析
——傅立叶分析
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