Frequency bin

理解Frequency Bin
最新推荐文章于 2025-02-20 08:39:02 发布
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本文解释了在信号处理领域中，原始数据经过快速傅立叶变换（FFT）后所获得的频谱图中的频率bin概念。频率bin是频率轴上的间隔或分辨率，其大小取决于采样率与采样点的数量。
在读paper的时候总是遇到很多都 提到frequency bin，一直很纳闷，不是很理解，后来经过查资料和师兄们的帮助，似乎有了一点理解。
raw data 经过FFT后得到的频谱图中，频率轴的频率间阁或分辨率，通常取决采样率和采样点。
bin=采样率/采样点数。
深入浅出地理解傅里叶变换、语谱图(spectrogram)
rambo_csdn_123的博客
07-23 2652
深入浅出地理解傅里叶变换 类比：就像光的色散一样，sound相当于白光，FT相当于棱镜，散射出来的各色的光谱就是频域信息 直观理解：傅里叶变换将复杂的时域声音信号转换成了频域部分 深入理解：首先将原始信号与许多不同频率的正弦信号相比较 对于每一种频率，我们得到了一个振幅和一个相位 振幅信息表现了原始信号和对应频率的正弦信号之间的相似程度 离散傅里叶变换 (DFT) 因为计算机中存储的信号通常是离散信号，所以我们要使用离散傅里叶变换 DFT 连续函数的计算使用积分，离散函数的计算使用求和 从离散傅里叶变换(D
学习笔记（七）：FFT零填充的应用及如何用FFT bin衡量时间序列的周期性
a_beatiful_knife的博客
07-03 2097
  代码没有技术含量所以懒得放。 PS：麻了，相关概念好难找，Farsense给的参考资料是一整本书。无能ing，该读书了555 目录1. 背景2. FFT 相关概念及零填充的意义3. FFT bin 1. 背景   在Farsense读书笔记5.2.2节中定义有短期呼吸噪声比(BNR，short term breathing-to-noise ratio)，物理意义为呼吸能量与总能量的比，可用于衡量时间序列的周期性。   在论文2018《Extracting Multi-Person Respiratio
快速傅里叶变换FFT和窗函数介绍
最新发布
weixin_49761275的博客
02-20 1364
本文介绍了快速傅里叶变换(FFT)的基本概念及其应用。FFT是将离散时域信号转换为频域的高效算法，其点数与时域采样点相同，会产生镜像的混叠区。文章重点分析了频谱泄漏现象及其成因，指出当输入频率不是采样频率整数倍时会导致信号能量分散到相邻频段。为减少泄漏，可以使用窗函数平滑时域信号，不同窗函数具有不同的频率响应特性。文中以七项Blackman-Harris窗为例，说明窗函数虽能降低泄漏但也会带来处理损耗、扇形损耗等误差，需在软件中进行校正。这些知识对ADC数据分析和信号处理具有重要意义。
frequency bins解释
qq_41891649的博客
06-15 3402
名词解释
frequency bins
Sunshine_victory的博客
02-23 733
frequency bins are intervals between samples in frequency domain. For example, if your sample rate is 100 Hz and your FFT size is 100, then you have 100 points between [0 100) Hz. Therefore, you divide the entire 100 Hz range into 100 intervals, like 0-1 H
Python： equal-frequency-bin 等频装箱
DeniuHe的博客
11-09 705
import numpy as np import pandas as pd path = r"D:\OCdata\baseball.csv" data = np.array( pd.read_csv(path,header=None)) print(data.shape) y = data[:,-1] ord_idx = np.argsort(y) Bins = [67, 68, 68, 67, 67] label = [] idx = 0 for lab, ele in enumerate(Bins.
STFT frequency bin
03-31
A Short-Time Fourier Transform (STFT) frequency bin refers to the frequency resolution of the STFT output. The STFT is a time-frequency analysis technique that divides a signal into short overlapping ...
短时傅里叶变换的frequency bin
04-04
在STFT中，频域被划分为一系列的频率段，称为frequency bin。每个frequency bin对应着一段频率范围内的信号能量，通常是等宽的。对于一个长度为N的信号，进行STFT时，可以将其分为M个长度为L的窗口，每个窗口之间...
短时傅里叶变换的frequency bin怎么计算
04-04
在STFT中，每个窗口得到的频谱被称为一个frequency bin。 要计算一个frequency bin的频率，需要知道以下信息： 1. 采样率（Sampling rate）：指每秒钟采集的样本数。以赫兹（Hz）为单位。 2. 窗口长度（Window ...
短时傅里叶变换的frequency bin在MATLAB中怎么计算
04-04
可以使用MATLAB中的fft函数来计算短时傅里叶变换的frequency bin。具体步骤如下： 1. 将信号分段，并对每个段进行加窗处理（如汉明窗）。 2. 对每个窗口内的信号进行fft计算。 3. 根据采样频率和窗口长度计算每个...
STFT中的frequency bin有多少个
04-04
STFT中的frequency bin数量取决于窗口大小和采样率。根据Nyquist-Shannon采样定理，最大可表示频率为采样率的一半。因此，STFT中的频率范围从0 Hz到采样率的一半。频率分辨率取决于窗口大小，频率分辨率等于采样率...
【rnnoise源码分析】band能量计算
安安爸Chris的专栏
05-28 3031
rnnoise中有个函数compute_band_energy，用于计算band的能量值。这里有几个概念需要理清楚。 基本概念 首先，什么是band？ band字面意思是频率带，是一组频率的范围。大家都知道，音声都是由频率的，而频率范围很广。人耳可知的频率范围就在20到20000hz。如果这些频率都参与计算，计算量过大。特别是一些实时系统，希望延迟低，计算量小，为了减少运算量，同时也根据人耳对低频敏感，高频不敏感的特性，不均等的对频谱作为划分，划分的每一小段就是一个band。 大名鼎鼎的Mel Scale，
frequency bin和 滤波器长度的区别
qq_51011530的博客
11-23 1050
滤波器设计中的采样点数量（滤波器长度）和频率 bin虽然表达的内容不同，但都体现了时域和频域之间的关系。滤波器采样点数量：决定频域过渡带的宽度。频率 bin：描述频域的分辨率，两者受时域长度影响。宽过渡带对应短滤波器（频率分辨率较低），窄过渡带对应长滤波器（频率分辨率较高）。
快速傅里叶变换及python代码实现
凌逆战的博客
09-20 1万+
一、前言 　　我想认真写好快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，所以这篇文章会由浅到细，由窄到宽的讲解，但是傅里叶变换对于寻常人并不是很容易理解的，所以对于基础不牢的人我会通过前言普及一下相关知识。 　　我们复习一下三角函数的标准式： $$y=A\cos (\omega x+\theta)+k$$ 　　$A$代表振幅，函数周期是$\frac{2\pi}...
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。
matlab 幅值,幅值估计和填零 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国
weixin_35995835的博客
03-22 1563
幅值估计和填零此示例说明如何使用填零来获得正弦信号幅值的精确估计。离散傅里叶变换 (DFT) 中频率的间隔为 Fs/N，其中 Fs 是采样率，N 是输入时序的长度。在尝试估计正弦波幅值时，如果频率无法对应到 DFT bin，则可能导致估计不准确。在计算 DFT 之前对数据填零通常有助于提高幅值估计的准确度。创建由两个正弦波组成的信号。这两个正弦波的频率分别为 100 和 202.5 Hz。采样率为...
DFT 频率桶（Bins）
qq_51011530的博客
09-28 986
每个频率桶对应一个特定的频率，DFT 提供了信号在这些离散频率下的幅度和相位信息。当信号的频率不完全匹配 DFT 频率桶时，会发生频谱泄漏，导致能量扩散到相邻的频率桶中。当信号的频率不完全匹配 DFT 频率桶时，会发生频谱泄漏，导致能量扩散到相邻的频率桶中。特别是在处理有限时间间隔内采样的周期信号时，以频率桶的方式讨论频率成分，有助于理解信号频率如何被 DFT 捕获。由于 DFT 对离散数据进行操作，时间和频率域都是离散的，频率桶的概念为讨论离散频率区间提供了一种自然的方式。个 DFT 频率桶完美对齐。
Research中采样率，bin,FFT后的理解
Miracle.Zhao的博客
02-13 6504
读paper：AirLink: Sharing Files Between Multiple Devices Using In-Air Gestures 其中一段中一些数字的理解： AirLink requires a pilot tone continuously played through the device’s speakers. Most speakers on p
评论 4
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