代码搜索:实时频谱

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m 6-5.m

%例程6-5 计算非平稳随机信号的WVD时频谱 % e.g.6-5.m for example6-5; clear; k=5;T=4; fc=k*T; %Case 1 for fs=2fc fs=2*fc; Ts=1/fs; N=T/Ts; t=0:N-1; x=zeros(size(t)); x=exp(j*k*pi*(Ts*t).^2); subplot(22
www.eeworm.com/read/485392/6561223

m 6-3.m

%例程6-3 计算非平稳随机信号的STFT时频谱 % e.g.6-3.m for example6-3; clear all; t=0:0.001:1.024-0.001; N=1024; % 得到两个Chirp信号,并相加; y1=chirp (t, 0, 1,350); y2=chirp (t, 350, 1, 0); y=y1+y2; subplot (211);pl
www.eeworm.com/read/485392/6561224

m 6-5.m

%例程6-5 计算非平稳随机信号的WVD时频谱 % e.g.6-5.m for example6-5; clear; k=5;T=4; fc=k*T; %Case 1 for fs=2fc fs=2*fc; Ts=1/fs; N=T/Ts; t=0:N-1; x=zeros(size(t)); x=exp(j*k*pi*(Ts*t).^2); subplot(22
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m t2f.m

function [M,m,df1,f]=T2F(m,ts,df,fs) %------------------------输入参数 %m:信号 %ts:系统时域采样间隔 %df:所需的频率分辨率 %fs:系统采样频率 %---------------------输出(返回)参数 %M:傅里叶变换后的频谱序列 %m: 输入信号参与过傅里叶变换后对应的序列,需要注意的是,该序列与输入
www.eeworm.com/read/480300/6672145

m hc953.m

%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第九章例9.5.3程序hc953 % 窗函数对频谱分析的影响 % 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月 % N=128; % 给定信号长度N fr=[0.25,0.28]; % 给定信号频率fr R0=[128,256]; % 给定D
www.eeworm.com/read/263248/11369863

m hc953.m

%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第九章例9.5.3程序hc953 % 窗函数对频谱分析的影响 % 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月 % N=128; % 给定信号长度N fr=[0.25,0.28]; % 给定信号频率fr R0=[128,256]; % 给定D
www.eeworm.com/read/263248/11370078

m caiyang.m

% 《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第四章采样演示程序 % 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月 % caiyang 演示采样定理,时域采样,频谱周期延拓 % 同时演示采样频率小于2*fc时,产生的混叠效应 % clf reset set(gcf,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.5,0.5]); set
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m ytx.m

function imf=ytx(x) %取特X文件对应的频点,作频谱图(低频) o=fft(x,length(x)); a=o.*conj(o)/4096; f=12000*(1:2048)/4096; s=[6.250e+000 7.500e+000 8.750e+000 1.000e+001 1.125e+001 1.250e+001 1.375e+001 1.500e+001 1
www.eeworm.com/read/341613/12075762

m 6-3.m

%例程6-3 计算非平稳随机信号的STFT时频谱 % e.g.6-3.m for example6-3; clear all; t=0:0.001:1.024-0.001; N=1024; % 得到两个Chirp信号,并相加; y1=chirp (t, 0, 1,350); y2=chirp (t, 350, 1, 0); y=y1+y2; subplot (211);pl
www.eeworm.com/read/341613/12075764

m 6-5.m

%例程6-5 计算非平稳随机信号的WVD时频谱 % e.g.6-5.m for example6-5; clear; k=5;T=4; fc=k*T; %Case 1 for fs=2fc fs=2*fc; Ts=1/fs; N=T/Ts; t=0:N-1; x=zeros(size(t)); x=exp(j*k*pi*(Ts*t).^2); subplot(22