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如何在从fft计算频率时去除旁瓣？

在从FFT计算频率时去除旁瓣，可以采取以下方法：

窗函数：使用窗函数可以减少频谱泄漏和旁瓣的影响。常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。窗函数可以通过减小频谱泄漏来提高频谱分辨率，从而减少旁瓣的影响。
零填充：在进行FFT计算之前，可以对输入信号进行零填充。零填充是在信号的末尾添加零值，以增加信号的长度。这样可以提高频谱分辨率，减少旁瓣的影响。
频谱平滑：通过对FFT计算得到的频谱进行平滑处理，可以减少旁瓣的影响。常用的平滑方法有移动平均、加权平均等。平滑后的频谱可以更清晰地显示主要频率成分，减少旁瓣的干扰。
频域滤波：使用频域滤波技术可以去除旁瓣。可以设计一个滤波器，将旁瓣频率范围内的信号滤除，只保留感兴趣的频率成分。常用的频域滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
信号处理算法：根据具体应用场景，可以采用一些专门的信号处理算法来去除旁瓣。例如，对于音频信号，可以使用降噪算法、谱减法等方法来去除旁瓣。

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面试官让你使用 scipy.fft 进行Fourier Transform，你会吗

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采样频率：Fs = 10KHz 样本数量：NPT = 256 这两个参数是FFT计算时候要用到的。...这里如果考虑多一些，应当加一个低通滤波，去除高频信号的影响，防止出现频谱叠加，影响观赏效果。我们简单制作，就不考虑这个了。下图是我自己做的咪头放大电路，原理图就是上面的。...（二）信号处理（1）移植官方DSP库标题可参考这位大大的博客：【玩转单片机系列002】如何使用STM32提供的DSP库进行FFT – 依旧淡然 – 博客园（2）填充数据和计算幅值在采集完...开机效果（2）显示显示过程，就是把我们FFT计算出来的幅值量化显示到我们屏幕上。...比如我们在填充数据的时候是填充的ADC采集到的电压对应的数字量，FFT计算出来后经过取模，得到一个该频率点对应幅值的一个数字量。

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Python-使用多种滤波器对脑电数据去除伪影

本文分别使用陷波滤波器、低通滤波、高通滤波来对EEG数据去除电源线等噪声。...陷波滤波器(Notch Filter)简介：陷波滤波器指的是一种可以在某一个频率点迅速衰减输入信号，以达到阻碍此频率信号通过的滤波效果的滤波器。...常常用于去除固定频率分量或阻带很窄的地方。如用于去除直流分量，去除某些特定频率分量. 本案例介绍了如何在MNE-Python中过滤数据。...2Hz到300Hz之间 """ fmin, fmax = 2, 300 """ FFT大小为n_fft,在理想情况下为2的幂 """ n_fft = 2048 # 选择一通道的子集 selection...用陷波滤波去除电源线噪声去除电力线噪声可以直接在原始对象上使用陷波滤波器，指定要切断的频率阵列： raw.notch_filter(np.arange(60, 241, 60), picks=picks

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MATLAB语音信号处理「建议收藏」

未混叠时，声音尖锐，混叠时，声音轻，只有淡淡的音调，基本没有起伏，不清晰。原因：采样频率fs必须大于等于2fc，采样频率小于2fc时，发生混叠，若采样频率越小，则混叠越明显。...*x2';%低频调制信号 X2=fft(x2); X22=fft(x22); %高频调制 x3=cos(n*0.7*pi);%高频时余弦信号 x33=x1....当调制频率较高时，声音响度低，几乎只能听见兹兹的声音，信号几乎完全失真，当调制频率较低时，声音很尖锐，响度较大，能听出调子，但也有兹兹的声音。...巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线平滑。矩形窗滤波声音较为沉闷，也伴有杂音。原因是矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低。...原因是布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高。

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