求雷克子波的振幅谱和相位谱的MATLAB程序，谢谢 ！！！！！ 振幅和相位谱

频谱图怎么画 幅度谱和相位谱是什么意思 我谈谈我的看法，脉冲信号首先只是一种理百想信号，仅仅是用于理论分析实际是无法利用的，经过傅立叶变换后结果度是一个常数，也就是说频谱图是问一条横线，是白色谱，频域是理想化的。那就意味着从直流分量至无穷大频率的正答弦波均需要且幅度为那个常数。但是相位貌似无法确定（或者说就是任回意的），很多教材都没有谈这个问题，直接给了频谱图。此答案仅供参考，纯属个人的想法，不一定正答确。在matlab 如何提取图像的相位谱和幅值谱 %进行FFT变换并做du频谱图y=fft(x，N)；进行fft变换mag=abs(y)；求幅zhi值daof=(0：N-1)*fs/N；横坐标频回率的表达式为f=(0：M-1)*Fs/M；subplot(232)；plot(f，mag)；做频谱答图axis([0，100，0，80])；xlabel('频率(Hz)')；ylabel('幅值')；求功率谱power=sq.^2；figure(1)；subplot(234)；plot(f，power)；xlabel('频率(Hz)')；ylabel('功率谱')；在 MATLAB 下如何实现对一组数据振幅谱和相位谱 为什么我觉得我以前见过这个问题。数据是x(i)，共N个点，采样频率是fsampledt=1/fsampledf=1/N/dtf=0：df：(N-1)*dfX=fft(fftshift(x))plot(f，real(X))plot(f，imag(X))求雷克子波的振幅谱和相位谱的MATLAB程序，谢谢 ！！！！！ %自己写了如下程知序，望采纳！clc；clear；close all；Ricker子波f=40；dt=0.004；nw=6./f/dt；nw=2*floor(nw/2)+1；nc=floor(nw/2)；i=1：nw；alpha=(nc-i+1).*f*dt*pi；beta=alpha.^2；ricker=(1.-beta.*2).*exp(-beta)；subplot(311)；plot(ricker)；title('Ricker子波')；t=1：size(ricker，2)；绘制x(t)的振幅道谱和相位谱版k=-25：25；W=(pi/12.5)*k；Fv=ricker*(exp(-j*pi/12.5)).^(t'*k)；magFv=abs(Fv)；绘制振幅谱subplot(312)；plot(magFv)；title('Ricker子波的振幅谱')；angFv=angle(Fv)；subplot(313)；plot(angFv)；title('Ricker子波的相位谱')；helpdlg('欢迎采纳！有问权题请继续提问！谢谢'，'提醒')；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…傅里叶级数中的幅度谱和相位谱是怎么画出来的 以周期zhidao信号函数作为示范，看看傅里叶级别函数应该怎么画相位谱和幅度谱周期函数：最终傅里叶级数函数的单边图、双边图、相位谱、幅度谱，如下图所示：周期信号的频谱版1，为了能既方便又明白地表示一个信号在不同频率下的幅值和相位，可以采用成为频谱图的权表示方法。2，在傅里叶分析中，把各个分量的幅度|Fn|或 Cn 随着频率nω1的变化称为信号的幅度谱。而把各个分量的相位 φn 随角频率 nω1 变化称为信号的相位谱。幅度谱和相位谱通称为信号的频谱。3，三角形式的傅里叶级数频率为非负的，对应的频谱一般称为单边谱；指数形式的傅里叶级数频率为整个实轴，所以称为双边谱。【图像处理】两幅图像幅度谱和相位谱替换，图像的相位谱包含了图像的更多信息，也就是说图像的相位谱更加重要。下面就通过几个试验，来说明这一点。【图像处理】图像相似变换影响幅度谱和相位谱，标题词不达意，因为字数限制。这里介绍一下，图像分别进行平移、旋转、缩放等各种相似变换，对于幅度谱和相位谱的影响。求雷克子波的振幅谱和相位谱的MATLAB程序，谢谢 ！！！！！ 自己写了如下程序，望采纳！clc；clear；close all；Ricker子波 f=40；dt=0.004；nw=6./f/dt；nw=2*floor(nw/2)+1；nc=floor(nw/2)；i=1：nw；alpha=(nc-i+1).*f*dt*pi；。在 MATLAB 下如何实现对一组数据振幅谱和相位谱 为什么我觉得百我以前见度过这个问题。知。数据道是x(i)，共N个点专，采样频率是属fsample dt=1/fsample df=1/N/dt f=0：df：(N-1)*df X=fft(fftshift(x))plot(f，real(X))plot(f，imag(X))

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