Frequency bin

最新推荐文章于 2024-11-23 09:09:00 发布
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分类专栏： Signal processing
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengszu/article/details/54562040
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。

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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。
matlab 幅值,幅值估计和填零 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国
weixin_35995835的博客
03-22 1526
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...
frequency bins解释
qq_41891649的博客
06-15 3190
名词解释
frequency bins
Sunshine_victory的博客
02-23 693
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
11-09 682
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.
frequency bin和 滤波器长度的区别
最新发布
qq_51011530的博客
11-23 857
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——FFT
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。
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...
DFT 频率桶（Bins）
qq_51011530的博客
09-28 837
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。
解析MATLAB短时傅里叶变换函数spectrogram()
热门推荐
平淡多好
03-15 4万+
BB： 最近做脑电信号的时频分析，考虑采用该函数，但在参数设置和输出结果上有些疑惑，参考了众多资料，现对出现的困惑进行一些总结。 如何理解spectrogram()函数的输入输出参数？ Abstract: 我想这篇博文可以帮你弄清楚这几个问题，spectrogram()函数有无返回值调用时图像如何转换，函数输入输出参数的的含义，以及其对谱图分辨力的影响。 Note: spectrogram()函数...
揭开FFT时域加窗的奥秘
高空的博客
06-10 2603
也叫做相干功率增益，对一个信号进行加窗操作之后将会减少信号在时域上的幅值，尤其是在窗函数的左右边界，这种幅度的减小会引入幅度误差，每个窗函数的这种处理损失不太一样，如果采样的波形是非连续的，也就是采集的样本不是信号的整数倍周期，那么就需要消除这种现象，从而减小。（这样可以避免重复采样相同位置的，重复采样周期信号相同的位置点不会获得额外的信息，因此不推荐。的非线性导致的，而黑色痕迹则是因为量化周期的重复性导致的，也就是。（矩形窗）的旁瓣非常高，也就意味着，它的泄露抑制的不是很好。
FFT 分析基础-笔记
weixin_41226265的博客
10-04 1122
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是数字信号处理中一种重要的算法，用于高效地计算离散傅里叶变换（DFT）。它能够将复杂的时域信号转换为频域表示，使得信号的频率成分变得清晰可见。这一转换对于信号分析、滤波、数据压缩等领域至关重要。 所有的信号我们都可以把它变成不同频率不同幅值的正弦波信号来叠加，而形成我们所需要的这样的一个信号。其实这就是一个FFT的一个反的一个过程。把它更加清楚明白的显示出来。在哪些正弦波的信号，有哪些正弦波信号。可以用一个公式来概括一下公式，其公式目的就
计算(分析\画出)给定数据的分布(概率密度函数)
人生虚空
12-04 2万+
目录 一、背景知识 1.累积分布函数 2.概率密度函数 3.核密度估计 二、画出一组数据的分布（概率密度函数） 1.数据的频率分布直方图 2.画出给定数据的频率分布直方图 3.画出给定数据的概率密度函数 做ML时，往往需要先分析手头的数据，比如数据集中某个特征的分布特性。很多时候，拿到的数据分布不那么尽如人意，比如长尾分布，这时就需要做数据变换(比如box-cox变换)，来得到分...
快速傅里叶变换及Python代码实现
m0_72557783的博客
12-11 3072
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：A代表振幅，函数周期是2πw，频率是周期的倒数w2π，θ是函数初相位，k在信号处理中称为直流分量。这个信号在频域就是一条竖线。我们再来假设有一个比较复杂的时域函数y=f(t)，根据傅里叶的理论，任何一个周期函数可以被分解为一系列振幅A，频率ω或初相位。
MelFrequencyFilterBank API 及Mel频率滤波器
行天之路
06-03 5990
本类的方法： public void newProperties(PropertySheet ps);对属性进行改变时，调用，对属性的设置与构造方法的设置一样。对滤波器个数，最小频率，最大频率，logger。进行的设置。 public void initialize()；在此方法中只调用了其父类相同的方法。即对本处理器的前一处理器进行了设置。 private double linToMelFreq
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