FFT_y1 = np.abs(fft(data,N))/L*2 # N点FFT 变化,但处于信号长度 Fre = np.arange(int(N/2))*Fs/N # 频率坐标 FFT_y1 = FFT_y1[range(int(N/2))] # 取一半 return Fre, FFT_y1 Fre, FFT_y1 = FFT(Fs,y) plt.figure plt.plot(Fre,FFT_y1) plt.grid() plt.show() 1. 2. 3...
(2)数据个数N=32,FFT所用的采样点数NFFT=128; AI检测代码解析 >> N=32; >> NFFT=128; >> n=0:N-1; >> t=n/fs; >> y=0.5*sin(2*pi*20*t)+2*sin(2*pi*40*t); >> x=fft(y,NFFT); >> m=abs(x); >> f=(0:NFFT-1)*fs/NFFT; >> subplot(2,2,2),plot(f(1:NFFT/2)...
abs(fft_result) db_spectrum = 20 * np.log10(magnitude) # 绘制分贝图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(fft_freq, db_spectrum) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.title(f'FFT Spectrum of {filename}') plt.grid(True) plt.show() # 调用函数并传入...
描述振动的特征量包括频率、振动位移、振动速度和振动加速度；描述噪声的特征量包括频率、声压、声强和声...
问将FFT频谱幅值归一化为0dBEN1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在...
f=fft(x,1024); f=abs(f); figure; subplot(211); plot(x); subplot(212); plot(f); %使用db6小波进行6层分解 [c,l]=wavedec(x,6,'db6'); figure(2); subplot(811); plot(x); ylabel('x'); %对分解的第六层低频系数进行重构
SF=fftshift(abs(fft(S))); f=-fs/2:fs/length(S):fs/2-fs/length(S); l=find(SF==max(SF)); fc=mean(abs(f(l))); if fc==0 fc=.01; endc=cos(2*pi*fc*t); s=sin(2*pi*fc*t); sc=s+c; sd=s-c; p=ceil(fs/fc); ...
(Fs*N)) * abs(xdft).^2;psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);freq = 0:Fs/N:Fs/2;psdx_log=10*log10(psdx./max(psdx));% plot PSDfigure(1)plot(frq,psdx_log,'r')ylim([-150 0])grid ontitle('Periodogram Using FFT')xlabel('Frequency (Hz)')ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)...
fft freqz abs cheb1ord cheby1 ellipord ellip buttord butterimpinvar …… 程序流程图如图3.2: 图3.2程序流程图 3.1产生三个不同频段的信号:x1、x2、x3 时间为0-1,时间间隔为0.001,,由matlab产生频率分别为f1=50HZ、f2=200HZ、f3=400HZ的正弦信号x1、x2、x3。 程序如下: t=0:0.001:1;%采样周期为0.001...
ts_spec_1 = torchaudio.transforms.Spectrogram(n_fft=1024, win_length=1024, hop_length=512, center=True, pad_mode='constant', power=None)(ts_data) # the following methods will return the same mel-spectrogram li_mel = librosa.feature.melspectrogram(S=np.abs(li_spec) ** 2., sr=sr, ...