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シフト定理は述べています： 乗算することによって線形位相E 2 π Iバツnバツnx_n 、いくつかの整数のためのMに対応する循環シフト出力のXのK：Xのkはにより置換されてXのK-M、添字モジュロ解釈されるN（すなわち、周期的に）。e2個のπ私Nn me2π私Nnme^{\frac{2\pi i}{N}n m}バツkバツkX_kバツkバツkX_kバツk − mバツk−mX_{k-m} OK、それはうまくいきます： plot a N = 9 k = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] plot ifft(fft(a)*exp(-1j*2*pi*3*k/N)) 予想通り、3サンプル分シフトしました。 サンプルの端数でシフトするためにこれを行うこともできると思っていましたが、試してみると、私の信号は想像上のものになり、元の信号とはまったく異なります。 plot real(ifft(fft(a)*exp(-1j*2*pi*3.5*k/N))) plot imag(ifft(fft(a)*exp(-1j*2*pi*3.5*k/N))), 'b--' 私はこれをまったく期待していませんでした。これは、3.5サンプルだけシフトされた実際のインパルスとの畳み込みに相当しませんか？それで、衝動はまだ本当でなければならず、結果はまだ本当でなければなりませんか？そして、それは多かれ少なかれ元のものと同じ形状を持っているはずですが、sincは補間されていますか？

22 fourier-transform  convolution  phase  frequency-domain 

44.1 kHzでサンプリングされた32秒の音声信号があります。ここで、音声の周波数を示したいと思います。しかし、私はそれを行うための最良の方法が何であるかわからない。フーリエ変換の絶対値を計算することもあれば、パワースペクトル密度を計算することもあります。正しく理解できれば、後者が機能するため、信号を部分に分割し、FFTを部分ごとに実行し、何らかの方法でこれらを合計します。ウィンドウ関数は何らかの形で関与しています。これを少し明確にできますか？DSPは初めてです。

12 fft  frequency-spectrum  dft  speech  frequency-domain 

信号を周波数領域で確認することにより、信号のノイズフロアを特定する方法はありますか？すべてのビン、または中央値、または以下の質問で説明されているようなより複雑な計算を平均化することの問題ですか？ 周波数ピークを決定するための最良の基準は何ですか？ ノイズフロアを決定して、信号に特定の周波数が含まれているかどうかを判断するためのしきい値を設定します。

11 frequency-domain 

この画像にノイズ/効果をもたらす理由は何ですか？ 以下は元の 感謝です！

9 image-processing  noise  image  frequency-domain 

私は信号処理と制御をここしばらく研究しており、ラプラス変換とフーリエ変換をほぼ毎日使用しています。また、ナイキストまたはボード線図などの別のツール。 しかし、今日までこれについて考えたことはありませんでした。周波数を処理するときの複素数の物理的な意味は何ですか？ これはばかげているように聞こえるかもしれませんが、私はこの質問をされました。たとえば、フーリエ変換やボード線図またはナイキスト線図でだけでなく、について話すのはなぜですか？ラプラスドメインの零点または極の実数部と虚数部の物理的な感覚は何ですか？jωjωj\omegaωω\omega

8 frequency-domain  laplace-transform