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基于DPT的非线性调频信号参数估计
- 将非线性调频(NLFM)信号建模为高阶多项式相位信号(PPS)模型, 采用由低阶离散多项式变换(DPT)到高阶DPT的逆向定阶方法确定模型阶数, 并在此基础上, 给出一种正弦调频信号(SFM)的DPT参数估计算法, 可以实现对载波频率、调制频率及调频系数的估计。该算法不受调频系数范围的限制, 核心环节为延时相关和FFT。
基于DSP芯片的ZoomFFT方法在激光多普勒测速中的应用研究
- 基于复调制的Zoom—FFT方法是一种行之 有效的方法。本文采用组合算法，即小样本Zoom．FFT算法结合频率校正算 法，用Matlab实现了该算法，并通过仿真验证，证明了该算法的优越性。
fft
- 一个快速傅里叶变换的实例。通过快速傅里叶变换实现信号的频率幅值等信息。-Examples of a fast Fourier transform. Fast Fourier transform by the frequency of the signal amplitude and other information.
eg-fft
- fft1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图 2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选 3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图-fft1. Using Matlab generated sine wave, rectangular wave, as well as the white noise signal, and displa
STC12C5410AD-based-on-the-DDS-signal-generator
- 内容：包含原程序代码和protel99格式的原理图。 工作模式：扫频、点频、跳频。 实现功能：液晶显示频率值、工作模式。 硬件资源:STC12C5410AD、ad9850、LCD12232F。-Content: contains the original program code and schematics protel99 format. Working modes: Sweep, point-frequency, frequency hopping. Implementatio
PowerSpectrumEstimatebasedonFFT
- 通过FFT算法在DSP中的实现,深刻理解数字频率与模拟频率的对应关系，结合仿真与DSP实现分析FFT的频率分辨率。-Through the FFT algorithm in the DSP in the realization of a deep understanding of digital and analog frequency corresponds to the relationship between frequency, combined with simulation and
highpassfilter
- 问题是高切滤波或低通滤波，如果采用硬件实现，速度最快，但是现在计算机速度这么快，硬件实现起来相对麻烦，成本高，且灵活性性差， 软件实现相对方便多了，具体体的操作步骤如下（频率域） 先对数据作正FFT,再对变换后的频域数据乘以滤波因子，滤波因子的选择有理想高通、巴特沃斯高通、指数高通、梯形高通，一般选择梯形高通滤波因子，具体原因你可从数字信号处理的书上找到，，接下来将数据再作逆FFT就是了，还有就是在空间域作滤波，这里有一个带同滤波的程序的程序，你可参考一下，（将低切参数设为零就是
FFT-sinusoidal-signal-frequency-
- 插值快速傅里叶变换FFT估计正弦信号频率的精度分析-Interpolated fast Fourier transform FFT to estimate the accuracy of the sinusoidal signal frequency analysis
FFT1
- 几种基于快速傅里叶变换FFT的频率估计方法精度分析-Several fast Fourier transform FFT frequency estimation method accuracy analysis
Composite-frequency-design
- 本文介绍了一种复合信号测量系统，该系统基于TMS320F2808实现，用来检测和重建复合频率信号中的主次信号。该系统由计算模块、重建模块和通讯模块组成。为了能在实时运行中自适应地确定采样频率，我们采取了“eCAP+AD”的方法，eCAP模块记录下整形后的复合信号的上升沿过零点时间值并估计出主频率，从而使系统能自动地选取合适的采样频率完成AD采样过程。系统采用了4096点的FFT算法，能够实现高达0.25Hz的频率分辨率，相对分辨率达到0.05 。-This paper introduces a
digital-radar
- 针对传统液位测量系统精度低、抗干扰能力差、接触式的特点,介绍一种利用雷达原理研制的数字式液位测量系统。本系统采用调频测量法,用C8051F020单片机作为频率测量模块的核心。运用自相关函数对信号进行滤波 快速傅里叶变换(FFT)算法进行频域分析 移频法对频率进行细化,最后得到液位的高度。该系统具有很强的适应能力和完善的接口,在实测中取得了满意的精度。 -Traditional level measurement system accuracy, anti-jamming capability,
FFTfrequency
- 基于labview测正弦信号频率，使用FFT的算法，然后进行波峰检测-Based labview measured frequency
fft--hunpin
- 频谱混叠的情况及原因，：当周期T一定时，抽样频率越大，其采样的时间间隔越短，图像越逼真-Aliasing circumstances and reasons: when the period T is constant, the larger the sampling frequency, the sampling interval shorter, more lifelike images
bianhuan
- 这是利用Hilebert进行求变换的程序，可用于瞬时频率测量和相位提取，具有一定的参考价值！-This is done using FFT analysis phase of the program, has a certain reference value!
energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
acceleration-signal
- 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法 而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响 测量精度的主要因素 本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法 学习时先获取一段时间的加速度信 号 再通过时间序列分析技术得出 ARIMA 模型及其参数 最后基于 FFT 变换的 Rife-Jane 频率估计方法求出加速度 信号的周期 在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数 运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号 随机噪声 按周期两次积分得到光杆位移 用加窗递推最小二乘
VB-FFT
- VB实现傅里叶变换，语法标准，界面简洁。可选择输入波型和频率-VB realize Fourier transform
DSP
- MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数； 2）画出语音信号的时域波形，对采样后的语音进行fft变换，得到信号的频谱特性；对语音信号分别加入正弦噪声和白噪声，画出加噪信号的时域波形和频谱图； 3）根据对加噪语音信号谱分析结果，确定滤除噪声滤波器的技术指标，设计合适的数字滤波器，并画出滤波器的频域响应； 4）用所设计的滤波器对加噪的信号进行滤波，在同一个窗口画出滤波前后信号的时域图和频谱图，对滤波前后的信号进行对比，分析信号变化； -
use-ADSP21161-to-realize-largeN-FFT
- 介绍了数字信号处理器ADSP21161 的主要特点, 在此基础上实现了大点数FFT 的 运算。FFT 运算是信号处理的重要内容, 在工程实践中有广泛的应用。分析了FFT 运算的存储量, 在 DSP 片内资源有限的情况下, 根据FFT 运算的特点, 混合利用按时间抽取和按频率抽取方法, 解决了 大点数FFT 的实现问题。
FSWT-and-Spectrum-Kurtosis
- 本文提出一种基于频率切片小波变换和谱峭度的综合算法。首先对轴承端的振动信号时频分析，采用FFT、包络谱、频率切片小波变换对其频域性能进行分析，再求其峭度谱与对应包络谱，结合其时域、频域性能，综合分析轴承故障。-This paper presents a synthesis algorithm based on frequency slice wavelet transform and spectral kurtosis. Firstly, the time-frequency analysis