相关文章
短时傅里叶变换STFT)
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT
目录
前言
1 短时傅里叶变换STFT原理介绍
1.1 傅里叶变换的本质
1.2 STFT概述
1.3 STFT的原理和过程
1.3.1 时间分割
1.3.2 傅里叶变换
1.3.3 时频图：
1.4 公式表示
2 基于Python的STFT实现与参数对比
2.1 代码示例
2.2 参数选择和对比
2.2.1 nperseg&…
)
时频分析之短时傅里叶变换(STFT)
目录
一、STFT
1.基本理论
2.spectrogram函数
3.频率分辨率和时间分辨率
3.1分辨率的影响因素
3.2提高频率分辨率的方法
二、MATLAB代码
参考文献 一、STFT
1.基本理论
傅里叶变换只反映出信号在频域的特性，无法在时域内对信号进行分析。为了将时域和频域相联系，Ga…
verilog实现STFT
短时傅里叶变换（STFT, Short Time Fourier Transform），是处理采样数据、获取信号时频特征的一种常用方法。然而其消耗的计算资源较为庞大，在数据采集设备全速运行时，若在上位机进行 STFT 的计算，则很难做到…
STFT原理及MATLAB代码
原文地址：http://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46811923 一、先说说STFT的理论 1.概念和特点 STFT（short-time Fourier transform，短时傅里叶变换）是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以确定时变信号其…
利用短时傅里叶变换（STFT）对信号进行时频谱分析和去噪声
利用短时傅里叶变换（STFT）对信号进行时频谱分析和去噪声
1、背景 傅里叶变换（TF）对频谱的描绘是“全局性”的，不能反映时间维度局部区域上的特征,人们虽然从傅立叶变换能清楚地看到一整段信号包含的每一个频率的分量值…
信号处理 | 短时傅里叶变换实战
短时傅里叶变换(STFT)原理
短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种分析时变信号频率特性的方法。它通过将长时间的信号分割成较短的时间片段，然后对每个时间片段进行傅里叶变换，从而克服了传统傅里叶变换无法…
短时傅里叶变换STFT原理
短时傅里叶变换STFT原理 一.平稳信号与非平稳信号二.关于傅里叶变换（FT）1.傅里叶变换定义2.傅里叶变换的缺陷case1.case2.case3:case4： 三.关于短时傅里叶变换（STFT）理论1.STFT定义2.STFT具体步骤及相关概念1.STFT具体…
时频分析之STFT：短时傅里叶变换的原理与代码实现（非调用Matlab API）
1. 引言
在信号分析中，傅里叶变换可称得上是神器。但在实际应用中，人们发现它还是存在一些不可忽视的缺陷。
为了便于叙述考察以下两种情形：
Case 1
考察这样一个函数：
fs 1000;
t 0:1/fs:1 - 1/fs;
x [10 * cos(2 * pi *…
图像特征匹配方法——SIFT算法原理及实现
传统图像处理中图像特征匹配有三个基本步骤：特征提取、特征描述和特征匹配。特征提取就是从图像中提取出关键点（或特征点、角点）等。特征描述就是用一组数学向量对特征点进行描述，其主要保证不同的向量和不同的特征点之间是一种对…
SIFT算法原理详解及代码实现（笔记）
一、SIFT算法概述： SIFT（Scale Invariant Feature Transform）全称尺度不变特征变换，SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述，因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集…
sift算法_图像配准SIFT
(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子，并在2004年深入发展和完善。 SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度。 该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向，以便实…
数字图像处理【15】特征检测——SIFT特征检测
一、引入SIFT算法
上一篇文章我们重温学习了Harris角点检测算法的基本原理，但在实际生产使用Harris检测角点的时候，会发现一个问题，就是用于检测的输入图像的尺寸大小会直接影响到Harris的检测结果。这是为什么呢？主要是Harris角…
SIFT与FAST算法
1.SIFT算法 1.1SIFT原理 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点（特征点），并计算出关键点的方向。SIFT所查找的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点，…
SIFT（尺度不变特征变换）
Sift（尺度不变特征变换），全称是Scale Invariant Feature Transform Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。 Sfit的应用范围包括物体辨别、机器人地图感知与导航、影像拼接、…
SIFT特征提取与匹配算法
目录 SIFT尺度不变特征变换1. SIFT方法简介2. SIFT特征提取步骤3. 构建尺度空间3.1 尺度空间的概念3.2 图像多尺度表述3.3 尺度空间的极值检测 4. 关键点定位4.1 关键点的精确定位4.2 消除边缘响应 5. 方向分配5.1 计算梯度幅值和辐角5.2 生成方向梯度直方图5.3 辅方向 6. 特征…