matlab实现快速傅里叶变换的命令 matlab如何对矩形波做离散型傅里叶变换？
matlab如何对矩形波做离散型傅里叶变换？
Matlab自带离散傅里叶变换函数dft，只需将矩形波信号X输入命令ydft(x)即可得到离散傅里叶变换。
如何用matlab对二阶偏微分方程做傅立叶变换？
我不 我一点也不明白。
matlab fourier()怎么用?与fft()函数的区别是什么？
傅立叶是用于符号运算的符号函数。比如Fouri
高斯白噪声功率谱的推导？
1.在均值为0的条件下，时差为0时，方差、自相关和自相关函数的值相同；
2.白噪声的定义是指它的自相关函数是一个脉冲，即它只取时差为0时的一个值(即值和方差等于1)，与它的傅里叶变换对的功率谱密度是频域中的某个值(离散傅里叶变换得到)，因此可以得出功率谱密度值等于方差值。需要注意的是，这与高斯非高斯无关！
3.高斯白噪声中的高斯强调白噪声的概率密度函数是高斯分布，即 这就是全部！
4.当你用matlab绘图时，你可以 不要因为用有限去接近无限就完美和精确，但它会非常接近！
关于DFT的信号识别系统的MATLAB的编程，M文件函数怎么输入参数来运行，例如：X（n)1.2sin(0.08πn）急？
functionFSdft1(A，A，B，B，C)fs 10000；%采样点频率N1000%采样点数n0:(N-1)；xA * cos(a * pi * n)B * sin(B * pi * n)C；%定义了一般输入信号形式yx；%定义一个数组s0；%记录最大峰值FS[0，0，0]
；%将返回值定义为数组返回多个数字for 1 :n %实现离散傅立叶变换y(k)0；n1；虽然(n
用MATLAB处理一个信号？
声学信号处理是利用数字信号处理技术和声学知识研究声学信号处理的一门新兴学科，是目前信息科学领域发展最快的核心技术之一。通过声信号传递信息是人类最重要、最有效、最常用、最方便的信息交流形式。Matlab语言是一种计算机应用软件，具有强大的数据分析和处理功能。它可以将声学文件转化为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力对数据进行处理，如数字滤波、傅立叶变换、时域频域分析、声音回放以及各种图形的呈现等。其信号处理和分析工具箱为声学信号分析提供了非常丰富的功能。利用这些功能函数，可以快速方便地完成声学信号处理分析和信号可视化，使人机交互更加方便。声学信号处理是Matlab的重要应用领域之一。
在马特拉b可以实现语音输入和打开，比如执行命令[x，fs，Nbits]wav r: . wav)，可以用来读语音。采样值放入向量x，其中fs表示采样频率(Hz ), nbits表示采样位数。执行声音(x，fs)命令；可用于声音播放。向量x代表一个信号(即一个复数 "函数表达式及应用)，这意味着这个声音信号可以像信号表达式一样处理。
在matlab中，声信号的获取与采样位数和采样频率密切相关。
采样位数就是采样值或采样值，是衡量声音波动的参数。是指声卡在采集和播放声音文件时使用的数字声音信号的二进制数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号采样的次数。采样频率越高，声音还原就越真实自然。
采样位数和采样率是音频接口最重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。不管采样频率如何，理论上，采样的位数决定了音频数据的最大动态范围。每增加一个采样位，相当于动态范围增加6dB。采样位数越多，捕获的信号越精确。至于采样率，你可以想象它类似于一个摄像头。44.1kHz意味着当音频流进入电脑时，电脑会对其进行高达每秒441000次的拍照。显然，采样率越高，计算机拍摄的图片越多，对原始音频的还原就越准确。
声信号也可以用matlab进行FFT分析。
在MATLAB的信号处理工具箱中，函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。函数fft用于序列的快速傅立叶变换，其调用格式为yfft(x)，其中x为序列，y为序列的FFT，x可以是向量或矩阵。如果x是向量，y是x的FFT，长度和x一样；如果x是一个矩阵，那么y就是矩阵的每一列向量的FFT。
傅立叶变换在语音信号处理中非常重要。我们听到的声音既有高频成分也有低频成分。比如我们说女声的频率比男声高，背景噪音一般都是高频。然后经过傅立叶变换，就很容易对你认为不必要或者要消除的频率进行处理(缩放)。然后把变换反过来，这样处理过的声音放出来的时候噪音很小，你关注的声音很清晰。比如在语音识别中(比如安装在门口的电子锁，只允许你用语音开门)，通过傅立叶变换就能看出是不是你的声音。如果要消除不必要的频率，这时候就需要使用数字滤波器了。
数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入的声信号波形(或频谱)进行处理，或者按照预定的要求对声信号进行数字化的变换。
数字滤波器可以理解。为了成为计算程序或算法，将表示输入信号的数字时间序列转换成表示输出信号的数字时间序列，并且在转换过程中，信号以预定的形式改变。数字滤波器有很多种。根据数字滤波器冲激响应的时域特性，数字滤波器可以分为两类，即无限长冲激响应(IIR)滤波器和有限长冲激响应(FIR)滤波器。从性能上讲，IIR滤波器传递函数的极点可以位于单位圆内的任意位置，因此可以用较低的阶数获得高选择性，使用较少的存储单元，因此经济高效。但这种高效率是以相位非线性为代价的。选择性越好，相位非线性越严重。相反，FIR滤波器可以得到严格的线性相位，但由于FIR滤波器传递函数的极点固定在原点，所以只能以较高的阶数实现高选择性。对于相同的滤波器设计指标，FIR滤波器所需阶数可以比IIR滤波器高5~10倍，导致成本更高，信号延迟更长。根据同样的选择性和线性度要求，IIR滤波器必须增加全通网络进行相位校正，滤波器的节数和复杂度也要增加。
总体来看，IIR滤波器以较少的阶数和较小的延迟达到了同样的效果，但存在稳定性问题和非线性相位；FIR滤波器没有稳定性问题和线性相位，但阶数多，延迟大。
切比雪夫滤波器(Chebyshev filter)是一种常见的数字滤波器，是一种在通带或阻带内有频率响应幅度等纹波波动的滤波器。切比雪夫滤波器来自切比雪夫分布。切比雪夫滤波器在过渡带衰减比巴特沃斯滤波器快，但频率响应的幅频特性不如后者平坦。切比雪夫滤波器的频率响应曲线与理想滤波器的误差最小，但在通带内存在幅度波动。切比雪夫多项式是一系列与季莫夫定理相关的递归定义的正交多项式序列。切比雪夫多项式在逼近论中有重要的应用。这是因为第一类切比雪夫多项式的根(称为切比雪夫节点)可以用于多项式插值。相应的插值多项式可以最小化龙格现象，并提供连续函数中多项式的最佳一致逼近。
利用matlab，可以读取和打开声音信号。对语音信号进行频谱分析，通过fft变换得到语音信号的频谱。滤波方面，可以用切比雪夫滤波器和FIR低通滤波器来完成滤波解调，这只是冰山一角，matlab中还有更多知识等着我们。
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