相位频谱和幅度频谱计算公式,常见的傅里叶变换表

相位频谱和幅度频谱计算公式,常见的傅里叶变换表

%计算信号的双边幅度频谱和其横坐标、并调整使得横坐标中心频率为0Hz,输入：x为输入信号，Fs为采样频率，输出：x为输入信号的幅度频谱，freq为输入信号幅度频谱的横幅度谱和相位谱计算公式傅里叶变换是一种将一个信号在时域上的波形表示转化为在频域上的频谱表示的方法。对于一个连续时间信号x(t),其傅里叶变换可以表示为：X(f) = ∫x(t)e

频域上的能量公式： E(f)=\int_{-\infty}^{\infty}|\hat{f}(\omega)|^2 d\omega$$ 从上述积分可以看出，信号的能量谱密度在某个频率点上的取值就是信号在某个频率上的瞬时(1)如果不是直流分量的频率，即f≠0Hz,则幅度谱= 频谱幅度/ (N/2) ; (2)对于直流分量，即f=0Hz,则幅度谱= 频谱幅度/ N ; (参考：如何决定要使用多少点来做fft) (参考：【数字信号处理】Matlab做

ft_spect(2.0 版)计算具有所需频率分辨率的输入信号的幅度和相位谱，并过滤相位谱以抑制浮动舍入误差。注意#1:ft_spect 不能消除频谱泄漏。注意#2:离散傅立叶傅里叶变换后的序列为F(w)=|F(w)|*e(j*f(w))。其中|F(w)|与w的关系就是幅度谱，f(w)与w的关系就是相位谱。让·巴普

⊙▽⊙ ​频域上的能量公式：\[ E(f)=\int_{-\infty}^{\infty}|\hat{f}(\omega)|^2 d\omega \] ​ 从上述积分能够看出，信号的能量谱密度在某个频率点上的取值就是信(图像频谱幅度);subplot(2,2,2);imshow(angle(fftshift(G),);title(图像相位);subplot(2,2,3);imshow(log(1+abs(IFG),);title(图像频谱幅度的逆变换);subplot(2,2,4);imshow(IPG,)