详细介绍1.2两个步骤
时间: 2023-08-15 09:05:57 浏览: 32
1. 对信号进行傅里叶变换,得到频域上的信息
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法,可以将信号分解为一组不同频率的正弦波。在频域上,信号的幅度和相位可以用频率来表示。因此,我们可以通过傅里叶变换来获取信号在不同频率上的分布情况。
在Qt中,可以使用QFourierTransformer类来进行傅里叶变换。该类定义在QtMath库中,并且可以直接通过`#include <QtMath>`来引入。下面是一个简单的示例代码,可以用于对一组数据进行傅里叶变换:
```cpp
#include <QtMath>
#include <QVector>
// 定义一个长度为N的复数数组
typedef std::complex<double> Complex;
QVector<Complex> data(N);
// 对data数组执行傅里叶变换
QFourierTransformer transformer;
transformer.forwardTransform(data.data(), N);
```
其中,`N`表示数据数组的长度,`data`是一个长度为`N`的复数数组。执行傅里叶变换后,`data`数组中的值将被替换为傅里叶变换后的结果。
2. 将频域上的信息转换为一组点,每个点的横坐标表示频率,纵坐标表示幅度
在得到频域上的信息后,我们需要将其转换为一组点,以便于在图表中进行绘制。每个点的横坐标表示频率,纵坐标表示幅度。
具体来说,我们可以将频域分为若干个等宽的频率区间,然后在每个频率区间内计算对应的幅度。这样,就可以得到一组点,每个点对应一个频率区间的幅度。
下面是一个简单的示例代码,可以用于将频域信息转换为一组点:
```cpp
// 定义频率区间的数量
const int numBins = 100;
// 计算每个频率区间的幅度
QVector<double> amplitudes(numBins);
for (int i = 0; i < numBins; ++i) {
double binStart = i * maxFrequency / numBins;
double binEnd = (i + 1) * maxFrequency / numBins;
double binSum = 0;
int binCount = 0;
for (int j = 0; j < numPoints; ++j) {
double frequency = frequencies[j];
if (frequency >= binStart && frequency < binEnd) {
binSum += amplitudes[j];
++binCount;
}
}
if (binCount > 0) {
amplitudes[i] = binSum / binCount;
}
}
// 将频域信息转换为一组点
QVector<QPointF> points(numBins);
for (int i = 0; i < numBins; ++i) {
double frequency = i * maxFrequency / numBins;
points[i] = QPointF(frequency, amplitudes[i]);
}
```
其中,`maxFrequency`表示最大的频率值,`numPoints`表示频域上的点的数量,`frequencies`和`amplitudes`分别表示频率和幅度的数组。在实际使用时,需要根据具体需求进行调整。