matlab FFT初相的理解

另附:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 原文:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (defa

clf; fs=32;N=1024;   %采样频率和数据点数 n=0:N-1; t=n/fs;   %时间序列 x=1*sin(t); %信号 y=fft(x,N);    %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);     %求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;    %频率序列 subplot(2,1,1),plot(t, x);   %绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid o

http://blog.sina.com.cn/s/blog_68f3a4510100qvp1.html 注:转载请注明出处——by author. 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s +

转载自:http://wang-yg.diandian.com/post/2011-03-12/40028916801 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s + 1; 根据Fourier分析

最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码,发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜,为了方便大家阅读,特对代码进行了注释,与大家分享. 在阅读Matlab工具箱代码之前,建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料,对卷积神经网络Matlab工具箱代码的理解有很大帮助,稍后我会将这两篇文献上传到网上与大家分享.急需的也可以留言注明,我会及时发送至邮箱的. (1)<Notes on Convolutional Neural Networks>,这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献,不过文

[email protected](x)acos(x)这是什么意思?其中@代表什么? 表示 f 为函数句柄(匿名函数),@是定义句柄的运算符.在Matlab中句柄可以理解为指针. 函数句柄(Function handle)是Matlab的一种数据类型,它包含了函数的路径.函数名.类型以及可能存在的重载方法: 引入函数句柄是为了使feval及借助于它的泛函指令工作更可靠:使“函数调用”像“变量调用”一样方便灵活:提高函数调用速度,特别在反复调用情况下更显效率:提高软件重用性,扩大子函数和私用函数的

实验一 模拟信号频谱分析 1．实验目的 学会应用DFT对模拟信号进行频谱分析的方法: 通过应用DFT分析各种模拟信号的频谱,加深对DFT的理解: 熟悉MATLAB的基本操作,以及一些基本函数的使用,为以后的实验奠定基础. 3．实验内容 ⑵ 假设一实际测得的一段信号的长度为0.4秒,其表达式为: 其中.试确定一合适抽样频率,利用MATLAB的fft函数分析计算信号的频谱. 解:信号的最高频率,抽样频率,取抽样频率:最低的频率分辨率为,最少的信号样点数为. 程序:??????????????????

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn