方波信号傅里叶级数展开

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于 2024-05-28 10:54:52 首次发布

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参考：
https://blog.youkuaiyun.com/Llfeng18/article/details/120394182
https://blog.youkuaiyun.com/wayne6515/article/details/105368954

python画方波_SciPyTutorial-方波信号fft频谱
weixin_39682897的博客
11-23 2066
18. Scipy Tutorial- 方波傅里叶分解与合成周期性矩形波(方波)信号：在scipy中用signal包里的square函数来表示。signal里支持的内置其他波形函数可以到其官网查找。当然构造一个方波也可用numpy的zeros和ones来构建。#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.z...
傅里叶级数展开公式，方波的傅里叶展开
weixin_43467525的博客
07-07 1万+
⎩⎨⎧​ft2a0​​2a0​​​a1​cosωtb1​sinωta2​cos2ωtb2​sin2ωta3​cos3ωtb3​sin3ωtn1∑∞​an​cosnωtbn​sinnωt​{an​T2​∫t0​t0​T​ftcosnωtdtbn​T2​∫t0​t0​T​ftsin。
快速傅里叶变换——FFT
热门推荐
upupyon996deqing的博客
09-13 2万+
2，用一个公式来表示一下，这个公式的意义就是用来分解信号的，因为之前说FFT使用一个个正弦波来表示时域信号的，所以我们要确定正弦信号和时域信号的相关性，并且这个正弦波也要匹配块长度。上面的这个图就是加上传函数之后出现的FFT频谱图，但是可以看到激波的Bin比较宽，出现这个线性的原因是因为和快长度有关，如果提高块长度，那么分辨率就会变高，那么就会出现一个比较窄的Bin。其中，块长度也就是样本的数量跟FFT采集的周期有直接的关系，块长度对频率分辨率有直接的影响，假设采样的频率是48kHZ,块长度是512。
信号及频谱分析
STM89C56的博客
04-26 1万+
一、信号的分类 1、从信号描述上分：确定性信号（可以用明确数学关系来描述）、非确定性信号 2、从分析域上分：时域信号、频域信号 3、从信号波形分：连续时间信号、离散时间信号 4、连续时间信号又可以分为 ：动态信号（信号的幅值、相位、周期等特征参数随时间的变化而变化的信号）、静态信号 动态信号又可以分为：确定性信号、非确定性信号 ...
利用LT spice方波的 FFT分析
qq_47516560的博客
12-17 1411
理想方波只有奇次谐波，3次谐波-16.5dB，5次谐波为-20.9dB上升沿有延时的方波，3次谐波-17.4dB，5次谐波为-23.3dB非理想方波的谐波分量丰富，但是强度有所降低。
用MATLAB做周期三角波的傅里叶级数,Matlab 周期方波信号傅里叶级数展开
weixin_39600291的博客
04-14 8548
方波信号为：傅里叶级数展开为：程序运行结果：程序代码：clearx = -6:0.01:6;T = 4;f = x;for N = 1:length(f)temp = rem(abs(x(N)),T);if temp>1 && temp<3f(N) = 0;elsef(N) = 1;endend% f(x) = 1/2 + sum(g(k,x)) (k=1,2,3,...
占空比任意方波的傅里叶级数展开
Clara_D的博客
06-28 8578
但有的时候信号的占空比不一定是50%的信号，这时我们要对其进行傅里叶变换或者频谱推导的时候，就不太适用了。因此本文将对占空比任意的方波信号的傅里叶级数展开进行推导。本文推导将使用傅里叶级数变换的复数形式，具体推导可观看B站Dr.CAN的视频。这里直接引用结论：周期为T的周期函数f(t)可以展开为。常见的方波信号傅里叶级数展开都是占空比为50%，如。上式还可以整理为一个sinc函数的形式。为系数的一系列级数。
Matlab 周期方波信号傅里叶级数展开
dengzhenxiang2730的博客
10-16 1万+
方波信号为： 傅里叶级数展开为： 程序运行结果： 程序代码： 1 clear 2 3 x = -6:0.01:6; 4 T = 4; 5 6 f = x; 7 for N = 1:length(f) 8 temp = rem(abs(x(N)),T); 9 if temp>1 && tem...
方波信号傅里叶级数展开公式
05-16
方波信号可以表示为周期为 $T$，幅值为 $A$ 的基本波形的叠加，基本波形为奇函数，具体的表达式为： $$ f(t) = \frac{4A}{\pi} \sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{2n-1} \...这个公式就是方波信号的傅里叶级数展开公式。
周期方波频谱图
11-17
文档是PDF格式，写了周期方波信号的频谱图和傅里叶变换推导过程
STM32F4对PWM方波进行FFT谐波分析并计算1次至5次谐波幅值
08-15
PWM初始生成1khz（可调）信号，通过定时器3设置采样频率为280khz（可调）对PWM方波进行采样，并对采样后序列进行FFT谐波分析，通过分析谐波频率计算出1次、3次和5次谐波的幅值，并通过串口打印出来。通过串口3和蓝牙通信，实现手机控制PWM输出频率。信号频率和采样频率的设置应服从采样定理。实验发现信号频率较低时（小于20khz）可以采集到完整的5次谐波。信号频率较大时（100khz左右）只能计算出1次谐波和3次谐波。如果提高采样频率，性能应该还会进一步提高。
计算方波信号的傅里叶变换
03-27
计算方波信号的傅里叶变换，方波宽度自定义（提示：可用单位阶跃信号表示方波信号）
方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现
xrgs_shz的博客
07-14 3638
傅里叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。傅里叶变换是一种线性的积分变换。它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。具体来说，‌傅里叶变换将时域波形信号转换为离散的频率幅值，‌这些频率幅值构成了频域表示。‌‌。
方波的傅里叶变换
qq_38955830的博客
12-27 1万+
Et=1*(t>0.1&t<0.5)表示方波，然后用fft() fftshift()函数画出傅里叶变换后的频域振幅 clc; clear; %时域光谱 delta=500; t = 0:1/delta:1; f0=20; Et=1*(t>0.1&t<0.5); figure(1); plot(t,Et); %频域光谱 Ew=fft(Et); Ew=ff...
使用Python实现方波信号傅里叶变换
最新发布
mftang的博客
08-25 1913
本文主要介绍使用使用Python实现方波信号傅里叶变换的方法，笔者首先介绍了方波信号的数学实现方法，还介绍了波形信号实现傅里叶变化的数学实现步骤，最后使用python语言实现了该算法，并通过改变级数k值，测试不同的波形图。
fft 相位谱_FFT和示波器实用指南——深圳零式未来仪器科技
weixin_39640008的博客
11-20 694
通用测试仪器本文讨论了一些重要的FFT特性，解释了如何利用这些特性设置FFT以实现高效的分析。快速傅里叶变换(FFT)是20世纪70年代微处理器进入商业设计时首次出现的。从昂贵的实验室型号到最便宜的业余型号，现在几乎每一台示波器都能提供FFT分析功能。FFT是一种功能强大的工具，高效使用FFT要求人们对FFT有一定的研究。本文将介绍如何设置FFT和高效使用FFT，FFT的技术原理这里不再赘述。FF...
信号频谱分析02
2301_77111928的博客
08-16 756
利用FFT，分析连续周期方波信号的频谱：通过改变采样率与时间截断长度,分别研究频谱的混叠与泄漏；
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