H=fftshift(fft([h zeros(1,num_nfft-Lch)].',num_nfft)); x_equalization=x_already1./repmat(H,1,num_nfft);

时间: 2024-04-06 13:28:51 浏览: 67
RAR

RDSAR.rar_FFT 距离_RD fft_fftshift_sar rd_site:www.pudn.com

这段代码是什么意思？ 这段代码主要是进行频域均衡处理。首先，信道的冲激响应 h 会被补零到长度为 num_nfft，然后进行 FFT 变换并移位。接着，将已经接收到的信号 x_already1 除以 H（即对信号进行均衡），得到 x_equalization。其中，repmat 函数是将 H 复制成与 x_already1 相同的大小，以便进行矩阵运算。
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rar

fftshift.rar_c fftshift_fftshift_fftshift dsp_fftshift函数_firen

主要是用c语言实现matlab中的fftshift函数的，
zip

Fast-Fourier-Transform-FFT-Matlab-master.zip_fft_fft matlab

1. **基本原理**：FFT通过将大问题分解为更小的子问题来工作，利用对称性减少重复计算。Cooley-Tukey算法分为“分治”和“蝶形运算”两部分。对于长度为2^N的序列，可以将其拆分为两部分，分别进行FFT，然后组合结果...

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...

python代码中，sf=np.fft.fftshift(fft_1)，如何根据sf返回fft_1

根据你提供的代码，sf=np.fft.fftshift(fft_1)是将fft_1进行傅里叶变换后再进行频谱平移操作，返回结果为sf。如果你想根据sf返回fft_1，可以使用np.fft.ifftshift(sf)函数进行逆平移操作，然后再使用np.fft.ifft函数...

f1 = 3; f2 = 20; dt = 0.02; Fs = 1/dt; t = 0 : dt :3; N = 50; H = [3.01778760102670e-05,-0.000187728346057455,-7.47226846259967e-05,0.000876904751770989,-0.000483373558576602,-0.00176180975398610,0.00225462402862927,0.00184821678533358,-0.00521751601179704,0.000215333994421375,0.00828544275589771,-0.00544749643903886,-0.00928041609832240,0.0137395372128861,0.00538611622319299,-0.0232718049498736,0.00612680738300263,0.0303022081336673,-0.0274645973292415,-0.0289370198513756,0.0615693981914404,0.00816703352916371,-0.122797463348812,0.0835599084671365,0.502551264449283,0.502551264449282,0.0835599084671364,-0.122797463348812,0.00816703352916371,0.0615693981914404,-0.0289370198513756,-0.0274645973292415,0.0303022081336673,0.00612680738300263,-0.0232718049498736,0.00538611622319299,0.0137395372128861,-0.00928041609832240,-0.00544749643903886,0.00828544275589771,0.000215333994421375,-0.00521751601179704,0.00184821678533358,0.00225462402862927,-0.00176180975398610,-0.000483373558576602,0.000876904751770989,-7.47226846259967e-05,-0.000187728346057455,3.01778760102670e-05]; x = sin(2 * pi * f1 * t) + cos(2 * pi * f2 * t) N_FFT = 400; FFT_x = abs(fft(x,N_FFT)); abs_FFT_x = fftshift(FFT_x); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(1); plot(f,abs_FFT_x); FFT_H = abs(fft(H,N_FFT)); abs_FFT_H = fftshift(FFT_H); f = (-N_FFT / 2 : N_FFT / 2 - 1) * Fs / N_FFT; figure(2); plot(f,abs_FFT_H);

具体来说，代码中定义了一个长度为50的滤波器H，用于对输入信号x进行滤波。滤波器的设计可能是基于某种滤波器设计方法，比如fir1函数。然后，代码中生成了一个混合了两个频率的信号x，并对其进行了FFT变换和频谱分析...

dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l

这样做的目的是使得dst_fftshift的幅度值在l和h之间变化，并且当幅度值接近h时，滤波器的斜率更加陡峭，当幅度值接近l时，滤波器的斜率更加平缓。这个参数的调节可以影响同态滤波器的输出效果。

Bspec = fftpack.fft2(cmat, [nfft, nfft]) Bspec = np.fft.fftshift(Bspec)

然后，使用np.fft.fftshift函数对Bspec进行平移操作，将频谱的零频率移到中心位置。这样做的目的是为了更好地观察频谱的特征。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Hilbert 变换提取信号特征的 Python 实现...

function [ch_fft] = range_comp(ch_ori,R_FFTN) % 输入：原始数据 输出：距离向脉压后数据 % [row,col] = size(ch_ori); % han = hann(col,'periodic'); % ScaleHanWin = 1/sum(han); % han=hamming(col); % ch_fft = zeros(row, col); % for i=1:row % ch_fft(i,:) =fftshift(fft((ch_ori(i,:).*han.'),R_FFTN).*ScaleHanWin); % end [row,col] = size(ch_ori); window = hamming(col); ch_fft = zeros(row, R_FFTN); for i=1:row ch_fft(i,:) = fft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN); % ch_fft(i,:) =ifft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN); %ch_fft(i,:) =fftshift(fft((ch_ori(i,:).*window.'),R_FFTN)); end end

这是一个 MATLAB 函数，用于对输入...函数的输入参数为原始数据和 FFT 点数 R_FFTN，输出参数为距离向脉压后的数据 ch_fft。函数中还包括一些被注释掉的代码，这些代码可能是作者尝试过的其他方法或者是未完成的部分。

H = fftshift(fft(h));生成几维矩阵

假设 h 是一个一维向量，则 H 也是一个一维向量。但是，如果 h 是一个多维数组，则 H 的维度也会相应地增加，具体取决于 h 的维度。 在使用 fft 函数进行傅里叶变换时，如果输入是一个 N 维数组，则输出也是一个 N...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import get_window 生成信号 fs = 10000 t = np.arange(0, 1, 1/fs) x = np.sin(2np.pi1000*t) 窗函数 win_dict = {'rect': 'boxcar', 'hanning': 'hann', 'hamming': 'hamming', 'blackman': 'blackman', 'kaiser': 'kaiser'} win_len = 256 beta = 5 频谱分析 for win_name, win_func in win_dict.items(): win = get_window(win_func, win_len) xw = x[:win_len] * win Xw = np.fft.fft(xw, win_len) freq = np.fft.fftfreq(win_len, 1/fs) Xw_db = 20*np.log10(abs(Xw)) Xw_db -= Xw_db.max() plt.plot(freq, Xw_db, label=win_name) 图像显示 plt.xlim(0, 5000) plt.ylim(-60, 0) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.legend() plt.show() 将上面这串代码，转换成MATLAB的代码，要求最终结果不变

freq = fftshift((-win_len/2:win_len/2-1)*(fs/win_len)); Xw_db = 20*log10(abs(Xw)); Xw_db = Xw_db - max(Xw_db); plot(freq, Xw_db, 'DisplayName', win_name); hold on; end xlim([0, 5000]); ylim([-60...

spectrum = np.abs(np.fft.fftshift(fft_kernel))

1. np.fft.fftshift 函数用于将傅里叶变换的结果进行移动，使得频谱的零频率位于中心位置。这样做是为了更好地可视化频谱。 2. np.abs 函数用于计算复数的绝对值，即取复数的幅值。 3. fft_kernel 是进行...

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，FFT函数调用DSP库中的arm_cfft_f32函数

根据您提供的Python代码，我编写了相应的C语言代码，其中使用arm_cfft_f32函数进行FFT计算，并使用arm_rfft_f32函数进行实数FFT计算。同时，由于原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，...

centered_fr_lena = fftshift(fftshift(fr_lena,1),2);

这段代码使用了NumPy库中的fftshift()函数，将Lena图像的傅里叶变换结果进行了中心化处理。具体来说，该函数将频率域的直流分量移动到频谱的中心，使得频域的低频分量位于频谱的中心位置，高频分量位于频谱的四个...

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

利用 Python 实现二分查找算法 def binary_search(arr, target): """ 二分查找函数 参数： arr: 有序数组（从小到大排列） target: 目标元素 返回值： 如果找到目标元素，返回其下标；... return -1

Yy1=fftshift(fft(y2));

然后，使用fftshift函数对Yy1进行频谱平移，将零频分量移到频谱的中心位置。 频谱平移的目的是为了方便后续的频谱分析和处理。在傅里叶变换之后，频谱的低频部分位于序列的左侧，高频部分位于序列的右侧。而进行...

x1=fftshift(fft2(qsjnoise));

这也是一段 MATLAB 代码，用于对变量 qsjnoise 进行二维 FFT（快速傅里叶变换）并进行频谱中心化。具体地说，fft2() 是 MATLAB 中进行二维 FFT 的函数，将 qsjnoise 变量作为输入，得到一个二维频域信号。fftshift()...

在MATLAB中，f_hat = fftshift((fft(f)))是什么意思

在MATLAB中，对一个信号f进行傅里叶变换可以使用fft函数，该函数将信号从时域转换到频域。但是，由于傅里叶变换的结果是一个复数数组，其中实部和虚部分别表示信号的幅度和相位，因此需要使用fftshift函数将结果进行...

FFT y1=fftshift(y1)

这行代码的作用是将一维数组y1的FFT变换结果进行移位，使得频率为0的部分移到数组的中间位置。移位后的结果可以更方便地进行频域分析和处理。具体来说，这个函数会将y1的前一半部分移到数组的后一半位置，把后一半...

S0_ff = fftshift(fft2(fftshift(S0))); S0_ff = abs(S0_ff); S0_ff = S0_ff/max(max(S0_ff)); S0_ff = 20*log10(S0_ff+1e-4);

1. fftshift 函数将输入的数组进行移位操作，使得结果的中心点位于数组的中心。这是因为在进行二维傅里叶变换时，原点位于数组的左上角，而我们通常希望将原点移到数组的中心位置。 2. fft2 函数对移位后的二维...

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。