matlab中已知频谱的振幅谱如何通过反傅里叶变换做出不同相位的信号 反傅里叶变换是需要知道相位谱的（光幅度谱不够）.另外根据延时特性，傅里叶变换乘以e^(-jωt0）等于时域延时t0
matlab中已知频谱的振幅谱如何通过反傅里叶变换做出不同相位的信号如题，比如已知下图中的某个振幅谱（下一行其中某个），就是那个类似梯形的图像，如何做出它不同相位的信号，求一个具体一点的程序，信号和频谱可以简单一些.如果有公式也可以给我.我不知道振幅乘上一个什么东西可以改变相位。
图像的傅立叶频谱图有何特点？用于分析图像有什么优势 地震信号经过滤波之后做傅立叶变换得到频谱图的相位谱的分析：1、描述一切动态信号的三大要素是振幅、频率和相位。地震记录的基本子波也可以用这三个要素进行描述。地层滤。
用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？
图像的振幅谱、能量谱、相位谱分别代表什么以及图像的方向是什么意思？ 之前由于论文看得不仔细，给大家回答造成了很大疑惑，实在抱歉~，我重新说一下问题吧：我直接截取论文中…
matlab如何通过傅里叶变换交换图像的相位谱，以图中美女照片和猫的照片为例，交换两者的相位谱，通过幅度谱和相位谱还原傅里叶变换，再经傅里叶反变换得到交叉相位谱之后的。
用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？ 对速度信2113号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐5261标对应的幅值的物4102理意义是频率。1653傅里叶变换广泛应用于物理、电子、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱—显示与频率对应的振幅的大小。扩展资料：信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。
频谱图中横坐标为频率，纵坐标的幅值代表什么 纵坐标的幅值代表信2113号的振幅强度，单位为5261分贝（dB），采用线性分度。4102在实际使用中，频谱图有三1653种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都对原振幅A作了对数计算（20logA），所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信号，损失了相位特征，然后再作傅里叶变换。自功率谱图使得周期性信号更加突出。扩展资料对数振幅频谱图的折线近似画法如下：1、根据幅频函数计算一阶极点和一阶零点，计算常数项A（0）。常数项对应对应的频谱图是一条平行于频率轴的直线，纵坐标为20lg(A(0))。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-20dB/十倍频的直线。一阶零点对频谱图的贡献是一条斜率为20dB/十倍频的直线。2、计算二阶零点和二阶极点。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-40dB/十倍频的直线。二级零点对频谱图的贡献是一条斜率为40dB/十倍频的直线。3、根据1、2中零极点的对频谱图的贡献画出对数振幅。
求傅里叶变换和函数频谱一样吗？
