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FFT-s(快速傅里叶变换)是数字信号处理中的核心算法之一,广泛应用于音频分析、图像处理及通信系统等领域。掌握FFT-s技术对于提高数据处理效率至关重要,它能够将时域信号转换至频域,便于进行频谱分析与滤波设计。本页面汇集了5266份精选资源,包括理论教程、实战案例与源代码,旨在帮助电子工程师深入理解FFT-s原理及其在实际项目中的应用技巧,加速您的专业成长之路。

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针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点,提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上,然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理,对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析,能够从具有良好的时频...

📅 👤 AISINI005

影响数字信号处理发展的最主要因素之一就是处理速度。DFT使计算机处理频域信号成为可能,但当N很大时,直接计算N点DFT的计算量非常大。FFT可使DFT的运算量下降几个数量级,从而使数字信号处理的速度大大提高。本文介绍了如何利用高性能数字信号处理器实现FFT算法,给出了程序流程图及关键程序源码。该算法...

📅 👤 asaqq

针对电能质量扰动的在线识别,提出一种基于dq变换和S变换的电能质量扰动识别方法。首先根据扰动信号电压有效值的分布特性将扰动分为两类:第一类为电压暂降、暂升和中断;第二类为振荡暂态、电压尖峰、电压缺口和谐波。利用dq变换有效值波形特征对第一类扰动进行识别;然后对第二类扰动进行S变换,通过变换后S矩阵的...

📅 👤 sdq_123

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