两段音频的采样频率，波形数量不一致可以合成吗 在接触波形声音API之前，具备一些预备知识很重要，这些知识包括物理学、听觉以及声音进出计算机的程序。声音就是振动。当声音改变了鼓膜上空气的压力时，我波形声音们就感觉到了声音。麦克风可以感应这些振动，并且将它们转换为电流。同样，电流再经过放大器和扩音器，就又变成了声音。传统上，声音以模拟方式储存（例如录音磁带和唱片），这些振动储存在磁气脉冲或者轮廓凹槽中。当声音转换为电流时，就可以用随时间振动的波形来表示。振动最自然的形式可以用正弦波表示。正弦波有两个参数－振幅（也就是一个周期中的最大振幅）和频率。我们已知振幅就是音量，频率就是音调。一般来说人耳可感受的正弦波的范围是从20Hz（每秒周期）的低频声音到20，000Hz的高频声，但随着年龄的增长，对高频声音的感受能力会逐年退化。人感受频率的能力与频率是对数关系而不是线性关系。也就是说，我们感受20Hz到40Hz的频率变化与感受40Hz到80Hz的频率变化是一样的。在音乐中，这种加倍的频率定义为八度音阶。因此，人耳可感觉到大约10个八度音阶的声音。钢琴的范围是从27.5 Hz到4186 Hz之间，略小于7个八度音阶。虽然正弦波代表了振动的大多数自然形式，但纯正弦波很少在现实生活。
关于FFT计算怎么选取点数 一.调用2113方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X)；x=IFFT(X，N)用MATLAB进行谱分析时注5261意：（1）函数FFT返回值的数据结构具4102有对称性。例：N=8；n=0：N-1；xn=[4 3 2 6 7 8 9 0]；Xk=fft(xn)1653Xk=39.0000-10.7782+6.2929i 0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i 0+5.0000i-10.7782-6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf；fs=100；N=128；采样频率和数据点数n=0：N-1；t=n/fs；时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)；信号y=fft(x，N)；对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y)；求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N；频率序列subplot(2，2，1)，plot(f，mag)；绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz')；ylabel('振幅')；title('N=128')；grid on；subplot(2，2，2)，plot(f(1：N/2)，mag(1：N/2))；绘出Nyquist频率之前随频率变化的。
matlab 计算功率谱、1/3倍频程均方根值谱 怎样只选取4~8Hz中心频率点 N=1024；Pxx=10*log10(abs(fft(a).^2)/N)；f=(0：length(Pxx)-1)/length(Pxx)figure(1)；。
信号的频谱图，相频谱图，幅度频谱图有什么关系区别？？？怎么画？？？急求解大神们！！！！ 一、包含的范围不同：1、频谱图包含相频谱图和幅度频谱图。2、相频谱图作为信号的基本特征包含了各种类型的频谱图。二、画法不同：1、频谱图以横轴纵轴的波纹方式，记录画出信号在各种频率的图形资料。2、相位频谱图在直角坐标系中，以时间为横轴，以振幅为纵轴，可以直观的看出波与波之间的相位差。幅度频谱图在直角坐标系中，以角频率为横轴，以振幅为纵轴，将每一分量的振幅用一条竖线画在坐标上。扩展资料：一、多频段系统把UWB 频段划分成多个较小的频段在这些较小的频段中，有各种建议的调制方法(包括BPSK，QPSK，OFDM，等等)。1、在对数振幅频谱图中，频率轴（横轴）采用对数分度，幅值轴取对数值，单位为分贝（dB），采用线性分度。2、对数振幅频谱图的优点是可以将幅值相乘转化为对数幅值相加，而且在只需要频率特性的粗率信息时常可以归结为绘制由直线段组成的渐进特性线。3、在直角坐标系中，以角频率为横轴，以振幅为纵轴，将每一分量的振幅用一条竖线画在坐标上，就是该信号的振幅频谱图。参考资料来源：—频谱图参考资料来源：—振幅频谱图参考资料来源：—纵轴参考资料来源：—横轴
振幅谱与频谱的区别 频谱的横坐标一般是频率，纵坐标可以是振幅或功率等。以振幅（位移、速度或加速度）表示的是振幅谱，以功率表示的是功率谱等。
c语言如何实现不足十位前面补零
采集到离散信号点，在matlab中进行FFT变换时采样点数怎么取，直接从采集到的数据里取点吗？ 采样点数可以采用N=length(x)；来取，x是采样数据；采样频率fs=1/Ts 即采样时间的倒数，也就是你说的采样信号中两个数据点的时间间隔的倒数；采样频率一定时，采样点数越多越好，换种话说就是采样时间越长越好，这样fs/N就越小，也就是频域的频率分辨率越大，FFT结果就越准确，最好是2的整数次幂，可以加快FFT运算；当然，实际应用时，由于受内存计算等的要求，采样点数满足FFT计算的一定精度要求就行了，不必太多。
