f28379d fft

时间: 2023-07-31 08:04:25 浏览: 376
引用\[1\]是一个头文件RFFT.h，其中定义了一些函数和结构体，用于进行快速傅里叶变换（FFT）的分析。这个头文件中包含了一些函数，比如RFFT_ADC_Init()用于初始化ADC，RFFT_ADC_Caculate()用于计算ADC采集到的数据，RFFT_Analyse()用于进行FFT分析等等。还定义了一个结构体RFFT_Analyse_Struct，用于存储FFT分析的结果，包括波形数量、直流幅值、幅度、频率和相位等信息。 引用\[2\]提到可以使用官方提供的测试数据和代码进行FFT的测试。在C2000Ware_4_01_00_00\libraries\dsp\FPU\c28\examples\fft\rfft_adc_f32目录中可以找到相应的测试代码和数据。 引用\[3\]说明成功通过FFT将输入信号的不同频率分量提取出来，并与输入信号相近。可以使用input.c中的输入信号数据进行测试，该数据可以通过matlab借助dsp库编写生成，具体可以参考C2000Ware_4_01_00_00\libraries\dsp\FPU\c28\reference\MATLAB中的FPU_DSP_runIFFT.m进行编写。 根据提供的信息，我无法直接回答"f28379d fft"是什么意思。请提供更多的上下文或者具体问题，我将尽力帮助您。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [TMS320F28335调用官方库进行FFT频谱分析](https://blog.csdn.net/qq_41495871/article/details/127806899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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我需要通过以下代码计算AD波形的SNR值。请为我重写正确的代码。clear all;clc;close all; load adc34_6db.txt; data = adc34_6db; d_fft = abs(fft(data.blackmanharris(2048))); f = 200/length(d_fft).(1:length(d_fft)); figure;plot(f,20log10(d_fft/max(d_fft)),'b:'); figure;plot(20log10(d_fft/max(d_fft))); xlabel('MHz') snr_1 = 20log10(max(d_fft)/mean(d_fft(600:1448)))

plot(f/1e6, 20*log10(d_fft/max(d_fft)), 'b-'); xlabel('Frequency (MHz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); % 输出 SNR 值 fprintf('SNR = %.2f dB\n', SNR); 说明： 1. 代码中去除了原来的窗函数处理，因为...

通过以下代码计算AD波形的SNR值是否正确？为什么？clear all;clc;close all; load adc34_6db.txt; data = adc34_6db; d_fft = abs(fft(data.*blackmanharris(2048))); f = 200/length(d_fft).*(1:length(d_fft)); figure;plot(f,20*log10(d_fft/max(d_fft)),'b*:'); figure;plot(20*log10(d_fft/max(d_fft))); xlabel('MHz') snr_1 = 20*log10(max(d_fft)/mean(d_fft(600:1448)))

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6. 使用快速傅里叶变换（FFT）对带噪声的图像和模糊核进行频域卷积，得到逆滤波后的图像频谱。 7. 使用逆FFT将逆滤波后的图像频谱转换回空域，得到最终的逆滤波图像。 8. 使用imshow函数显示逆滤波后的图像。 请...

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图片添加噪声 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon b = d * scale p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) # 调整大小并保存图片 im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite(output_path, image_back) return image_back

3. 根据输入参数 $k$，取频率域信息的前 $k$ 个系数，计算其振幅差值 $\delta_f$。 4. 根据输入参数 $\epsilon$ 计算参数 $c$ 和 $d$。 5. 计算灵敏度 $sensitivity$ 和 $sensitivity2$。 6. 计算噪声的尺度 $scale$...

def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon return d def add_noisy_image(): image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np...

close all; clear all; clc I = imread('D:\data\test\5.jpg'); I_r = double(I(:,:,1)); I_g = double(I(:,:,2)); I_b = double(I(:,:,3)); I_r_log = log(I_r+1); I_g_log = log(I_g+1); I_b_log = log(I_b+1); Rfft1 = fft2(I_r); Gfft1 = fft2(I_g); Bfft1 = fft2(I_b); % SSR算法 [m,n] = size(I_r); sigma = 200; f = fspecial('gaussian', [m, n], sigma); efft1 = fft2(double(f)); D_r = ifft2(Rfft1.*efft1); D_g = ifft2(Gfft1.*efft1); D_b = ifft2(Bfft1.*efft1); D_r_log = log(D_r + 1); D_g_log = log(D_g + 1); D_b_log = log(D_b + 1); R = I_r_log - D_r_log; G = I_g_log - D_g_log; B = I_b_log - D_b_log; R = exp(R); MIN = min(min(R)); MAX = max(max(R)); R = (R - MIN)/(MAX - MIN); R = adapthisteq(R); G = exp(G); MIN = min(min(G)); MAX = max(max(G)); G = (G - MIN)/(MAX - MIN); G = adapthisteq(G); B = exp(B); MIN = min(min(B)); MAX = max(max(B)); B = (B - MIN)/(MAX - MIN); B = adapthisteq(B); J = cat(3, R, G, B); figure; subplot(121);imshow(I); subplot(122);imshow(J); figure;imshow(J)

这段代码实现了一种图像增强算法，叫做 SSR (Single Scale Retinex)。主要思想是对原始图像进行对数变换，然后使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，再将原始图像和平滑后的图像相减，得到反射分量。...

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若已知序列 x = [ 4 , 3 , 2 , 6 , 7 , 8 , 9 , 0 ]，求 X ( k ) = D F T [ x ( n ) ]。 代码非常简单，只有两行： matlab x=[4,3,2,6,7,8,9,0]; xk=fft(x); 2. 绘制信号的频谱图 matlab Fs=1000; %...

fft 代码python

xfp = np.fft.fftfreq(len(y), d=1 / fs) # 取模 xf = abs(xf) # 绘制时域图和FFT图像 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(t, y) plt.xlabel('t(s)') plt.ylabel('f(Hz)') plt.title('y=sin(2*π*2*t) 时域图') plt....

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