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yu_jianchi
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2016年10月4日
数字信号处理--FFT与蝶形算法
摘要: 在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理。因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT,被发现
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posted @ 2016-10-04 10:49 yu_jianchi
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数字信号处理--FFT
摘要: FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么
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posted @ 2016-10-04 09:19 yu_jianchi
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2016年10月3日
数字信号处理--Z变换,傅里叶变换,拉普拉斯变换
摘要: 傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络 傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换。研究的都是什么?从几方面讨论下。 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.ht
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posted @ 2016-10-03 17:45 yu_jianchi
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数字信号处理--傅里叶变换
摘要: 原文出处: 韩昊 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 作 者:韩 昊 知 乎:Heinrich 微 博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话,谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。
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posted @ 2016-10-03 17:34 yu_jianchi
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数字信号处理--卷积的意义
摘要: 这个其实非常简单的概念,国内的大多数教材却没有讲透。直接看图,不信看不懂。以离散信号为例,连续信号同理。已知已知下面通过演示求的过程,揭示卷积的物理意义。第一步,乘以并平移到位置0:第二步,乘以并平移到位置1:第三步,乘以并平移到位置2:最后,把上面三个图叠加,就得到了:简单吧?无非是平移(没有反褶
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posted @ 2016-10-03 11:25 yu_jianchi
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