用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。对信号进行谱分析的重点在于频谱分辨率及分析误差。频谱分辨率D和频谱分析的点数N直接相关，其分辨率为2π/N 。因此2π/N≤D，可以据这个公式确定频率的分辨率。
在使用频谱分析仪之前，有必要了解一下分贝(dB)和分贝毫瓦(dBm)的基本概念，下面作一简要介绍。
学习用 FFT 对连续信号和时域离散信号进行频谱分析（也称谱分析）的方法， 了解可能出现的分析误差及其原因，以便正确应用FFT。
电磁频谱，是指按电磁波波长（或频率）连续排列的电磁波族，是一种看不见摸不着但时刻伴随我们的东西。当我们使用电磁波将一串信息发送出去时，在时域上他是一段强度不同，疏密变化的时间信号，在其中的任意时刻，你所能获取的只有他的强度；当我们换个角度，站在频域上来看时，在信号的每一个时刻，你都能看到他从时域的一个点延展成了频域的一个面，你所能获取到的信息量将成倍增加，这有助于我们从中解析出更丰富的内容。
当今的无线信号环境比以往任何时候都要复杂。 面对迅速的创新，新的无线信号标准以及不断增长的频率和带宽要求，研究人员必须找到新的方法来检测RF干扰，分类信号类型，测试传播模型并确保在各种环境中的覆盖范围。 他们需要一种经济高效，通用且可联网的替代方案，以替代传统的基于硬件的频谱分析设备。 为了在真实条件下进行实验并验证仿真或模型，这些频谱分析解决方案必须能够在实验室和现场中部署，并与通用实验室软件和处理工具集成在一起，以进行更深入的信号分析。
频谱分析仪是分析电路设计的重要工具，可能你没接触过，但是你做CE、RE这些实验的设备都有它的影子，因此对其做深入的了解还是有必要的。
新一代Wipry 5X为频谱分析仪Wipry Combo的升级版本，主要针对2.4 & 5GHz两个频段的wifi信号进行测试，同时兼容苹果iOS和Android双系统；具有双带频谱分析功能，智能的触摸屏操作，简便快捷，口袋型轻巧的设计，对数据记录分析,随时发送E-mail功能,让你的测试测量变得随时随地，不再受时间、空间、地理位置的影响。
语音信号处理综合运用了数字信号处理的理论知识，对信号进行计算及频谱分析，设计滤波器，并对含噪信号进行滤波。
一、实验目的 1. 了解数字信号处理当今应用的基本情况。 2. 对该课程做系统地总结。 3．将所学知识运用到实践中，能够学以致用。
振弦采集仪是一个用于测量和记录物体振动的设备。它通过测量物体表面的振动来提取振动信号数据，然后将其转换为数字信号，以便进行分析和处理。在实际应用中，振弦采集仪是广泛应用于机械、建筑、航空航天和汽车等领域的仪器之一。本文将从数据采集和准备、数据分析和处理以及数据可视化三个方面来介绍振弦采集仪采集到的数据分析和处理方法。
现代高度发达的通信技术可以让人们在地球的任意地点控制频谱分析仪，因此就更要懂得不同参数设置和不同信号条件对显示结果的影响。
前段时间，Twitter主上一位叫imajo的日本小哥就做了这样一个有点浪漫的机器学习项目，打个响指就让房间灯光变成粉色的视频，获得了非常多点赞和转发，广受好评！
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
数字信号处理 ( DSP , Digital Signal Processing ) 是 信息学科 和 计算机学科 结合产生的一门新的学科 , 核心是 使用 数值计算的方法 , 完成对信号的处理 ;
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
因为项目需要，今天学着使用的一下频谱分析仪，项目属于物联网类型，通信方式是使用的当前市面上比较火的Lora技术（当前市面上常用的两种低功耗远距离通信方案是LORA和NB-LOT）。本次使用频谱分析仪用来测量设计的板子用Lora发送无线数据时候的一些相关参数，主要测试天线发送数据时候的发射功率（单位：DB）。在这里对仪器的基本使用做一个记录，以为备忘。
一、背景介绍 水泵在数据中心空调水系统中为冷冻水循环和冷却水循环提供动力，是重要的冷源设备。某数据中心1栋包含冷冻泵，冷却泵，补水泵及其配套设备，但投入使用，至今已运行数年，期间没有进行过预防性的大修，设备各部位可能出现磨损、老化变形等现象，导致设备各部位配合尺寸出现变化，易造成主要部件磨损，使性能下降或损坏，有很大的故障隐患，间接会影响冷机的运行及机房末端的正常供冷。 2015年，R水泵厂家对1栋水泵的运行情况进行了测试，采用声音传导的方法，如下图所示，总结出现的故障问题如下表所示。 名称编号故障描述处理
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？文本将着重进行解释。”
故障诊断入门级选手提个问题，振动信号分析直接做频谱分析就好了，为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/332473558/a
wifi explorer pro mac中文版是一款MacOS平台之下的无线网络扫描和连接管理器。通过WiFi Explorer你可以查找正在广播 SSID 的接入点和客户端。它可以用于WiFi现场调查，发现WiFi信号源，并连接到的无线网络。WiFi Explorer Pro Mac下载可以很方便地分析周围的WiFi信号，很直观地显示相关的SSID（信号名称）、BSSID（Mac地址）、RSSI（信号强度）、噪音强度、信道、传输速率、是否加密等信息，有些信息还可以通过图表来实时追踪，解决网速慢或老掉线等问题。
5G被业界视为革命性的无线技术，但作为下一代标准基础之一的高频谱要求运营商采用与以前截然不同的方式来构建网络并对之前的蜂窝网络进行升级。 20世纪80年代的第一代移动网络给消费者带来了模拟话音信道（a
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
目前，神经图像压缩（NIC）在分布内（in-distribution, IND）数据的 RD 性能和运行开销表现出了卓越的性能。然而，研究神经图像压缩方法在分布外（out-of-distribution, OOD）数据的鲁棒性和泛化性能方面的工作有限。本文的工作就是围绕以下关键问题展开的：
Adobe Audition是一款专业的音频编辑软件，它拥有多种音频处理工具和效果器，能够对音频进行剪辑、混音、处理和修复。
AirMagnet Spectrum XT 可实时探测并确定大量非 WLAN 干扰源，该干扰源会干扰和降低 WLAN 网络性能。设备或干扰源名单包括蓝牙设备、数字和模拟无绳电话、传统和变频微波炉、无线游戏控制器、数字视频转换器、婴儿监视器、RF 干扰发射台、雷达、运动探测器和 zigbee 设备等等。
“在振动噪音的测试分析过程中，获得准确的转速信息是频谱分析的前提，但这不是必须的。本文主要介绍旋转机械频谱分析的一些基本概念，然后顺带利用这些特性来反算转速”
EEG信号是大脑神经元电活动的直接反应，包含着丰富的信息，但EEG信号幅值小，其中又混杂有噪声干扰，如何从EEG信号中抽取我们所感兴趣的信号是一个极为重要的问题。自1932年Dietch首先提出用傅里叶变换方法来分析EEG信号，该领域相继引入了频域分析、时域分析等脑电分析的经典方法。
有关 OFDM 相关理论知识及仿真参考我之前写过的博客：OFDM原理及MATLAB仿真
GNU Radio 中 FFT 模块的窗函数包括以下几种：矩形窗（Rectangular Window）、汉明窗（Hamming Window）、汉宁窗（Hann Window）、黑曼窗（Blackman Window）、黑曼-哈里斯窗（Blackman-Harris Window）、凯泽窗（Kaiser Window）、巴特利特窗（Bartlett Window）、平顶窗（Flattop Window），本文对窗函数实现的结果做一个记录对比。
Scipy 的信号处理模块提供了丰富的工具，用于处理和分析信号数据。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的信号处理功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
TSSV-面向硬件设备和应用的嵌入式的和简单的安全验证(Secure Authentication)技术。
风力发电作为可再生能源的重要方式，已广泛应用于世界各地。为了降低风力发电机维护成本，提高故障诊断效率，需要安装风力发电机故障诊断系统。
今天给大家介绍的是一篇由Adobe团队做的一份工作，他们通过一些简单的数据增强方法来增强检测模型对不同GAN数据集的鲁棒性
WiFi Explorer Pro 是一款适用于 macOS 的网络扫描和故障排除工具。它由 Adrian Granados 开发，旨在帮助用户分析和优化他们的无线网络。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
按照题目要求，首先应利用计算机生成一个由多个频率叠加而成的信号。之后在不通风抽样频率之下对信号进行采样。编写FFT程序对信号进行DFT变换，应能观察出在满足和不满足奈奎斯特采样定理的情况下信号频谱分别处于不混叠和混叠状态。然后需要对信号进行恢复以观察满足或不满足奈奎斯特采样定理的情况下，频域的频谱混叠对时域恢复信号的影响。在频谱混叠时，观察其时域信号的失真。
随着泛在电力物联网的发展，越来越多的电力设备包括变压器，GIS，开关柜，高压电缆等需要进行局部放电的在线监测。
1、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，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。
虽是电子专业出身，但在学生期间用频谱仪的次数比较少，连使用都不顺畅更加不会想到去研究它的原理。但现在的工作主要就是检测接收机，每天和频谱仪 接收机各种设备打交道，有必要也很乐意的研究下各个设备的工作原理。
注：本文章仅供参考，本人并非通信专业，相关知识早已忘得差不多了，所以不要再问我相关问题啦~sorry
一、实验目的 １.通过实验加深对 FFT 的理解，熟悉 FFT 程序、结构及编程方法。
首先打开System Generator 2018.2，不清楚咋打开的可以看下我前两天发的，等待MATLAB启动完成后，再打开simulink并且建立一个空白模型（以.slx为后缀），将其存放到自己想要存放的位置，保存好文件后就开始放置相关的模块来进行今天的设计。
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。由于随机信号多在频域上进行分析，而大家往往对时域信号更容易有直观的理解，所以本文多将时域和频域结合起来讲解，以方便理解”
混合信号芯片：根据鸿怡电子芯片测试座工程师介绍：作为现代电子系统中不可或缺的一部分，兼具数字和模拟信号处理能力，为多种应用环境提供了灵活高效的解决方案。它们在消费类电子产品、通信设备、汽车电子及工业自动化等领域广泛应用，极大地提升了系统集成度和产品性能。
当谈及FFT（快速傅里叶变换）时，我们实际上在探讨一种神奇的数学算法，它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而，要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT，似乎有些少见，这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威，与网络管理貌似关系并不直接。
HTML5 多媒体应用现在还没被大部分挖掘出来，像普通的页游只能简简单单的做一些 2D 渲染，主要差距还是在性能上。H5 天生是动态语言，需要经过解析、编译。而且 JS 还是一个弱类型语言，虽然有 JIT 的帮助，但是解析引擎本身就有一个天花板，你无法、或者直接点，不能让 JS 达到原生的效率。但随着技术的发展，浏览器倾向于给 Web 开发者直接提供更底层的 API 使用，而最新推出的 WASM 的技术则更是直接解决了如何让 Web 在拥有原生性能的前提下，不用大量造高性能计算的轮子。
常用的测频率仪器包括：电子计数器、通用计数器、频率计数器、微波计数器、时间间隔测量仪、比相仪、频标比对器、相位计、相位噪声分析仪、频谱分析仪等。
共振峰：当把声道看成一个发音的腔体的时候，激励的频率达到他的固有频率，则声道会以最大的振幅来振荡，即产生共鸣，这个频率称为共振频率(formant frequency)，简称共振峰(formant)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
