离散傅里叶变换的频谱搬移

频谱搬移(线性变换)电路－－将输入信号的频谱进行不失真的搬移.例：振幅调制(调幅电路)与解调电路,混频电路；频谱非线性变换电路－－将输入信号的频谱进行特定的非线性变换.例：频率调制(调频电路)与解调电

1》x(n)做DTFT(离散时间信号的傅里叶变换)得X（ejω）,它是连续周期的.2》对X（ejω）采样,造成x(n)周期沿拓.即DFS变换对：X1(k)→x1(n).X1(k)是X（ejω）采样后的

1.混叠效应如果x(t)的频谱是带限的,X(f)=0,|f|>fm则由抽样定理,抽样间隔满足Ts=1/2fm如果f(t)的频谱不是带限的,则抽样后频谱总要发生混叠减小抽样间隔Ts,fs增大,可减小混叠

N=128;w=8*pi/N;n=0:N-1;x=exp(-n*w/16).*sin(n*w);k=linspace(-8,8,100);fort=1:length(k)X(t)=sum(x.*(ex

不是这个专业,回答仅供参考：基带信号(BasebandSignal)发出的没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号,其特点是频率较低,信号频谱从零频附近开始,具有低通形式.根据原始电信号的特征,

实际上离散数据变换太慢了,一般采用fft函数,速度快,而且效果差不多,你不给数据如何写代码再问：能否留下Q，数据太多，不好弄，谢谢了！再答：183367852

不知道你的第三张图是哪里来的不过据我所知能量信号的能量谱密度（即频谱密度）应该与其自相关函数是傅里叶变换对即能量信号的自相关函数的傅里叶变换是能量信号的频谱密度至于括号里是f还是w其实是表示方法不一样

离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换.离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)Z变换.当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换；为离散信号时,用离散时间傅里叶变换.离散时间傅里叶变换（

离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换.离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)Z变换.当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换；为离散信号时,用离散时间傅里叶变换.离散时间傅里叶变换（

周期信号的傅里叶级数的意义是信号在每一个离散频率分量处的幅度；非周期信号的傅里叶变换可以理解为周期无穷大的周期信号的傅里叶级数.这时,离散的频率逐渐变成了连续的频率,某一点频率处的频谱密度值是没有意义

不是能不能,而是只能得到连续的频谱.离散时间傅里叶变换公式如下：可见,频域是连续的.当然,在数字信号处理中,我们往往采用离散傅里叶变换（如FFT）,得到的就是离散的频谱.

小波变换的优点：　　(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)　　(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性　　(3)小波变换具有“变焦”特

时域乘上一个cos(w0t),相当于在频域卷积冲击(1/2)*[delta(w-w0)+delta(w+w0)]也就是频谱的线性搬移

您对于傅里叶变换恐怕并不十分理解傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权

连续傅里叶变换：信号是连续的,对于周期信号得到连续谱,对于非周期信号得到离散谱.离散傅里叶变换：信号是离散的,频谱也是离散的,非常适合用计算机进行分析计算.

离散从时域看,是对连续信号进行抽样得到的.从频域看,是对连续信号的频谱进行周期性搬移.所以,离散信号的频谱都是周期的.并且周期等于抽样频率.

频谱搬移(线性变换)电路－－将输入信号的频谱进行不失真的搬移.例：振幅调制(调幅电路)与解调电路,混频电路

I=imread('xxx');J=im2double(rgb2gray(I));%如果I已经是灰度图就去掉rgb2grayFJ=fftshift(fft2(J));magFJ=log(abs(FJ)

傅里叶变换.傅里叶级数只对周期函数才有效的.傅里叶变换更广泛.

连续的频谱