在matlab下如何實現對一組資料振幅譜和相位譜

2021-03-10 21:34:11 字數 2348 閱讀 3607

1樓:匿名使用者

cl;img=imread('15.bmp');

%img=double(img);

f=fft2(img); %傅立葉變換

f=fftshift(f); %使影象

bai對稱

r=real(f); %影象頻域du實部

zhii=imag(f); %影象頻域虛部

margin=log(abs(f)); %影象幅dao度譜,加log便於顯版示

phase=log(angle(f)*180/pi); %影象相位譜

l=log(f);

subplot(2,2,1),imshow(img),title('源影象');

%subplot(2,2,2),imshow(l,),title('影象頻譜

權');

subplot(2,2,3),imshow(margin,),title('影象幅度譜');

subplot(2,2,4),imshow(phase,),title('影象相位譜');

2樓:匿名使用者

為什麼我覺得我以前見過這個問題

。。。資料專是屬x(i),共n個點,取樣頻率是fsampledt = 1/fsample

df = 1/n/dt

f = 0:df:(n-1)*df

x=fft(fftshift(x))

plot(f,real(x))

plot(f,imag(x))

傅立葉級數中的幅度譜和相位譜是怎麼畫出來的?

3樓:水瓶烏烏魚

以週期訊號函式作為示範,看看傅立葉級別函式應該怎麼畫相位譜和幅度譜周期函式:

最終傅立葉級數函式的單邊圖、雙邊圖、相位譜、幅度譜,如下圖所示:

幅度譜,也就是頻譜,從構成這個波形的各個頻率分量的側面看過去,每一個頻率分量都會在側面投影成一個高度為幅值的線段,構成頻譜。

相位譜,則是從頻率分量的下方往上看,選擇一個基準點,那麼各個頻率分量的波形峰值在底面的投影點就會不一樣,再根據-π到π的範圍就可以畫出相位譜。

1,三角形式傅立葉式

設週期訊號f(t),其週期為t,角頻率為

則該訊號可為下面三角形式的傅立葉級數:

2,復指數形式傅立葉式

設週期訊號f(t),其週期為t,角頻率為

則該訊號復指數的傅立葉級數:

三角形式的傅立葉級數物理含義明確,而指數形式的傅立葉級數數學處理方便,而且很容易與後面介紹的傅立葉變換統一起來。兩種形式的傅立葉級數的關係可由下式表示:

用matlab進行傅立葉變換。傅立葉變換得到的相位譜、幅值譜有什麼用?怎麼分析?

4樓:萬能導師

對速度訊號進行傅立葉譜分析之後,其縱座標對應的幅值的物理意義是頻率。

傅立葉變換廣泛應用於物理、電子、數論、組合數學、訊號處理、概率論、統計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域。

例如在訊號處理中,傅立葉變換的典型用法是將訊號分解成頻譜——顯示與頻率對應的振幅的大小。

擴充套件資料:

訊號處理的基本內容包括變換、濾波、調製、解調、檢測、頻譜分析和估計。例如型別的傅立葉變換、正弦變換、餘弦變換、沃爾什變換等。濾波包括高通濾波、低通濾波、帶通濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、線性濾波、非線性濾波和自適應濾波。

頻譜分析包括確定訊號分析和隨機訊號分析。通常最常見的研究是隨機訊號分析,也稱為統計訊號分析或估計,通常分為線性譜估計和非線性譜估計。

譜估計包括週期圖估計、最大熵譜估計等。由於訊號型別的複雜性,當被分析訊號不能滿足高斯分佈和非最小相位條件時,就有了一種高階譜分析方法。

高階譜分析可以提供訊號的相位資訊、非高斯資訊和非線性資訊。自適應濾波和均衡也是應用研究的重要領域。自適應濾波包括水平lms自適應濾波、格點自適應濾波、自適應抵消濾波和自適應均衡濾波。

另外,還有陣列訊號處理等。

5樓:匿名使用者

影象的傅立葉變換可參考fft2,abs計算幅度譜,angle計算相位。

幅度譜一般代表影象的亮度資訊,相位譜代表影象的構造紋理資訊,你可有試驗使用相位譜和單位幅度譜重構影象。

6樓:匿名使用者

你把**貼出來啊,你這個寫法顯然生成的**沒調整好比如你的幅值圖和相點陣圖肯定是沒有換成log座標下歸一化處理,看到的賦值圖只有零頻率的亮點

你的相點陣圖應該也是相同的問題

要理解實部虛部建議你不要先從軟體給出的二維影象變換上來理解,好好看一下數學公式特別是有限長的離散傅立葉變換是怎麼在處理

**貼出來了之後再跟你談操作問題。

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