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？ 对速度信号进行傅里叶2113谱分析之后，其纵坐标对应5261的幅值的物4102理意义是频率。傅里叶变换广泛应用于物理、电子、1653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2113值代表信号的振幅强度，5261单位为分贝（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。
图像傅里叶变换的步骤是什么？ java 冈萨雷2113斯版<；图像处理>；里面的解释非常形象：一个恰当的5261比喻是将傅里叶4102变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光1653分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当考虑光时，讨论它的光谱或频率谱。同样，傅立叶变换能通过频率成分来分析一个函数。Fourier theory讲的就是：任何信号（如图像信号）都可以表示成一系列正弦信号的叠加，在图像领域就是将图像brightness variation 作为正弦变量。比如下图的正弦模式可在单傅里叶中由三个分量编码：频率f、幅值A、相位γ 这三个value可以描述正弦图像中的所有信息。1.frequencyfrequency在空间域上可由亮度调节，例如左图的frequency比右图的frequency低…2.幅值magnitude（amplitude）sin函数的幅值用于描述对比度，或者说是图像中最明和最暗的峰值之间的差。（一个负幅值表示一个对比逆转，即明暗交换。3.相位表示相对于原始波形，这个波形的偏移量（左or右）。一个傅里叶变换编码是一系列正弦曲线的编码，他们的频率从0开始（即没有调整，相位为0，平均亮度处），到尼奎斯特频率（即数字图像中可被编码的最高频率。
