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MATLAB代做|FPGA代做|python代做-计算图像频谱

时间:2019-11-1 18:31:11 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做|python代做-计算图像频谱...
clc;
clear;
close all;
warning off;
%==========================可变参数========================
freqSignal = 10e9; 
freqSample = 91e6;
numSample = 8200; %取奇数点?
%==========================计算参数========================
periodSample = 1/freqSample;
sampleIndex = 0:numSample-1; %时间序号
timeSequence=sampleIndex/freqSample;
signalSample = sin((2*pi*freqSignal)*sampleIndex*periodSample);
%==========================信号频谱========================
t=sampleIndex*periodSample;
[f,sf]=T2Fv2(t,signalSample);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(sf));
xlabel('频率 Mhz');
subplot(2,1,2);
plot(1:numSample/2,abs(sf));
xlabel('归一化频率 点数');

averageSample=mean(signalSample);
testSample=(signalSample-averageSample).^2;
figure(2);
[f1,sf1]=T2Fv2(t,testSample);
subplot(2,1,1);
plot(f1,abs(sf1));
xlabel('频率 Mhz');
subplot(2,1,2);
plot(1:numSample/2,abs(sf1));
xlabel('归一化频率 点数');
%==========================计算Fcourse========================
sf1(1) = 0;
index = find(sf1== max(sf1));
I = 2;
Fcourse = index-1;



sf=91e6;   %采样频率
 


fi=5e6;     % 最小细化截止频率
np=8;     % 放大倍数
nfft=1024;     % FFT长度
y=testSample;       %读入数据
y=y';
x=y';
fa=fi+0.5 * sf/np;
nt=length(x);
% 计算zfft
a=zfft_m(x,fi,sf,nfft,np);




% 排列数据
y2=zeros(1, nfft/2);
y2(1: nfft/4) =a(nfft-nfft/4+1 : nfft);
y2(nfft/4+1 : nfft/2) =a(1: nfft/4);
n=0: (nfft/2-1);
% 定义细化后的频率向量
f2=fi+n*2* (fa-fi)/nfft;
% 把信号按nfft长作FFT计算
y1=fft(x, nfft) * 2/nfft;
f1=n * sf/nfft;
% 定义与细化一样的频率范围
ni=round(fi * nfft/sf+1);
na=round(fa * nfft/sf+1);
% 细化与没有细化的谱图比较
subplot (2, 1, 1);
t=0: 1/sf: (nt-1)/sf;
nn= 1 : 3000;
plot (t(nn), x(nn));
xlabel ('Time (s)');
ylabel ('Amplitude');
title('Waveform');
grid on;
subplot (2, 1, 2);
nn= ni :  na;
plot (f1(nn), abs(y1(nn)),':',  f2, abs(y2));
xlabel ('Frequency (Hz)');
ylabel ('Amplitude');
legend ('未细化' ,'细化');
grid on;

联系:highspeedlogic

QQ :1224848052

微信:HuangL1121

邮箱:1224848052@qq.com

网站:http://www.mat7lab.com/

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作者:计算图像频谱 来源:计算图像频谱
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