当前位置: 首页 > news >正文

分数阶傅里叶变换代码 MATLAB实现

function Faf = myfrft(f, a)
%分数阶傅里叶变换函数
%输入参数:
%f:原始信号
%a:阶数
%输出结果:
%原始信号的a阶傅里叶变换N = length(f);%总采样点数
shft = rem((0:N-1)+fix(N/2),N)+1;%此项等同于fftshift(1:N),起到翻转坐标轴的作用
sN = sqrt(N);%原文离散傅里叶变换,乘积项
a = mod(a,4);%参考分数阶变换的周期性%特殊情况直接处理
if (a==0), Faf = f; return; end %自身
if (a==2), Faf = flipud(f); return; end %f(-x)
if (a==1), Faf(shft,1) = fft(f(shft))/sN; return; end %f的傅里叶变换
if (a==3), Faf(shft,1) = ifft(f(shft))*sN; return; end %f的逆傅里叶变换%利用叠加性将阶数变换到0.5 < a < 1.5
if (a>2.0), a = a-2; f = flipud(f); end%a=2是反转
if (a>1.5), a = a-1; f(shft,1) = fft(f(shft))/sN; end%a=1是傅里叶变换
if (a<0.5), a = a+1; f(shft,1) = ifft(f(shft))*sN; end%a=-1是逆傅里叶变换%每个步骤对应的因子
alpha = a*pi/2; %转换为角度 (弧度)
tana2 = tan(alpha/2);
sina = sin(alpha);%使用;纵向拼接 .*,.^很重要
f = [zeros(N-1,1) ; interp(f) ; zeros(N-1,1)];%使用香农插值,拓展为4N-3
% 线性调频预调制
chrp = exp(-i*pi/N*tana2/4*(-2*N+2:2*N-2)'.^2);
f = chrp.*f;
% 线性调频卷积
c = pi/N/sina/4;
Faf = fconv(exp(i*c*(-(4*N-4):4*N-4)'.^2),f);
Faf = Faf(4*N-3:8*N-7)*sqrt(c/pi);
% 线性调频后调制
Faf = chrp.*Faf;
% 乘以最前面的A_Phi项
Faf = exp(-i*(1-a)*pi/4)*Faf(N:2:end-N+1);endfunction xint=interp(x)%香农插值
% sinc interpolation
N = length(x);
y = zeros(2*N-1,1);
y(1:2:2*N-1) = x;
xint = fconv(y(1:2*N-1), sinc([-(2*N-3):(2*N-3)]'/2));%计算卷积
xint = xint(2*N-2:end-2*N+3);
endfunction z = fconv(x,y)%利用fft快速计算卷积
N = length([x(:);y(:)])-1;%计算最大点数
P = 2^nextpow2(N);%补零
z = ifft( fft(x,P) .* fft(y,P));%频域相乘,时域卷积
z = z(1:N);%去零
end

相关文章:

分数阶傅里叶变换代码 MATLAB实现

function Faf myfrft(f, a) %分数阶傅里叶变换函数 %输入参数&#xff1a; %f&#xff1a;原始信号 %a&#xff1a;阶数 %输出结果&#xff1a; %原始信号的a阶傅里叶变换N length(f);%总采样点数 shft rem((0:N-1)fix(N/2),N)1;%此项等同于fftshift(1:N)&#xff0c;起到翻…...

《数据结构》期末考试测试题【中】

《数据结构》期末考试测试题【中】 21.循环队列队空的判断条件为&#xff1f;22. 单链表的存储密度比1&#xff1f;23.单链表的那些操作的效率受链表长度的影响&#xff1f;24.顺序表中某元素的地址为&#xff1f;25.m叉树第K层的结点数为&#xff1f;26. 在双向循环链表某节点…...

openwrt 清缓存命令行

一、查看缓存 &#xff1a; free -m 二、清缓存&#xff1a;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches  三、详解。 释放物理页缓存 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 释放可回收的slab对象&#xff0c;包含inode and dentry echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches 同时…...

RP2K:一个面向细粒度图像的大规模零售商品数据集

这是一种用于细粒度图像分类的新的大规模零售产品数据集。与以往专注于相对较少产品的数据集不同&#xff0c;我们收集了2000多种不同零售产品的35万张图像&#xff0c;这些图像直接在真实的零售商店的货架上拍摄。我们的数据集旨在推进零售对象识别的研究&#xff0c;该研究具…...

.NET Core FluentAPI

目录 约定配置 主要规则 两种配置方式 Data Annotation Fluent API Fluent API配置 Fluent API众多方法 选择 约定配置 主要规则 表名采用DbContext中的对应的DbSet的属性名。数据表列的名字采用实体类属性的名字&#xff0c;列的数据类型采用和实体类属性类型最兼容…...

【C++数据结构——查找】顺序查找(头歌实践教学平台习题)【合集】

目录&#x1f60b; 任务描述 相关知识 一、根据输入数据建立顺序表 二、顺序表的输出 三、顺序查找算法 测试说明 通关代码 测试结果 任务描述 本关任务&#xff1a;实现顺序查找的算法 相关知识 为了完成本关任务&#xff0c;你需要掌握&#xff1a; 根据输入数据建立…...

HTTP Scheme 通常指的是在 URL 中用于指定使用 HTTP 协议的方案(scheme)

HTTP Scheme 通常指的是在 URL 中用于指定使用 HTTP 协议的方案&#xff08;scheme&#xff09;。URL&#xff08;统一资源定位符&#xff09;中的 scheme 部分指明了访问资源所使用的协议。对于 HTTP&#xff0c;有两个主要的 scheme&#xff1a; - **http**&#xff1a;表示…...

基于Matlab的变压器仿真模型建模方法(13):单相升压自耦变压器的等效电路和仿真模型

1.单相升压自耦变压器的基本方程和等效电路 单相升压自耦变压器的接线原理图如图1所示。在建立自耦变压器的基本方程时,仍然把它看成是从双绕组变压器演变而来。在图1中,设节点a到节点b部分的绕组的匝数为,对应于双绕组变压器的原边绕组;节点c到节点a部分的绕组的绕组匝数为…...

【Vue.js】监听器功能(EventListener)的实际应用【合集】

目录 &#x1f914;在实际开发过程中&#xff0c;我遇到了一个颇为棘手的小问题 &#x1f60b;解决这个小问题 问题出现的原因剖析 解决方法阐述 问题成功解决&#xff01;​ &#x1f4d6;相关知识总结 基本概念 使用方法 实际应用场景 &#x1f914;在实际开发过程中…...

【Shell脚本】Docker构建Java项目,并自动停止原镜像容器,发布新版本

本文简述 经常使用docker部署SpringBoot 项目&#xff0c;因为自己的服务器小且项目简单&#xff0c;因此没有使用自动化部署。每次将jar包传到服务器后&#xff0c;需要手动构建&#xff0c;然后停止原有容器&#xff0c;并使用新的镜像启动&#xff0c;介于AI时代越来越懒的…...

【iOS Swift Moya 最新请求网络框架封装通用】

【iOS Swift Moya 最新请求网络框架封装通用】 前言框架结构1.API定义&#xff08;TargetType&#xff09;2. 配置MoyaProvider3. 网络管理器4. 使用示例注意事项进一步优化 前言 设计一个基于Moya的网络请求框架&#xff0c;可以提供灵活的网络请求管理&#xff0c;例如设置请…...

前端批量下载文件

背景 文件管理页面&#xff0c;后端只提供了一个根据 file_path 和 file_name 参数下载文件的API接口。产品需要支持用户多选之后的批量下载功能。 技术实现 基础代码 先调用下载接口&#xff0c;获取到二进制的文件流&#xff0c;然后通过 a 标签完成下载。 // return [r…...

【pytorch-lightning】架构一览

pytorch-lightning是基于pytorch的一个套壳项目&#xff0c;适配pytorch的版本同步更新速度很快。 它将训练的几个主要流程模块化&#xff0c;减少重复工作&#xff0c;同时让支持分布式训练&#xff0c;不同平台的训练迁移变得更加简单。 官网链接...

MongoDB相关使用问题

1.【报错】sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM. Add an index MongoDB 排序超过内存限制&#xff0c;限制最大为100M。 解决方式&#xff1a;将内存排序改为磁盘排序 正常用法&#xff1a;数据量大了再排序会报错 Autowired protected MongoO…...

DevSecOps自动化在安全关键型软件开发中的实践、Helix QAC Klocwork等SAST工具应用

DevSecOps自动化对于安全关键型软件开发至关重要。 那么&#xff0c;什么是DevSecOps自动化&#xff1f;具有哪些优势&#xff1f;为何助力安全关键型软件开发&#xff1f;让我们一起来深入了解~ 什么是DevSecOps自动化&#xff1f; DevSecOps自动化是指在软件开发生命周期的各…...

常见的显示器分辨率及其对应的像素数量

显示器的像素数量通常由其分辨率决定&#xff0c;分辨率表示为水平像素数乘以垂直像素数。 720P&#xff08;1280720&#xff09;&#xff1a; 像素数量&#xff1a;约92.16万特点&#xff1a;这是高清标准的一个分辨率&#xff0c;通常用于手机、平板电脑或小型显示器。900P&…...

TDengine + MQTT :车联网时序数据库如何高效接入

现代新能源汽车&#xff0c;作为一种内部系统极为复杂的交通工具&#xff0c;配备了大量传感器、导航设备、应用软件&#xff0c;这些传感器产生的数据都需要上报到车联网平台当中。对于这些车辆的状态数据&#xff08;如车速、发动机转速等&#xff09;、位置数据&#xff08;…...

maven的中国镜像有哪些

根据您的请求&#xff0c;以下是一些可用的 Maven 中国镜像&#xff1a; 阿里云 官网&#xff1a;阿里云 Maven 镜像配置&#xff1a;<mirror><id>aliyunmaven</id><mirrorOf>*</mirrorOf><name>阿里云公共仓库</name><url>…...

ModelScope ms-swift:轻量级模型微调框架

ModelScope ms-swift&#xff1a;轻量级模型微调框架 介绍支持的模型支持的技术使用方法为什么选择ms-swift&#xff1f;结论 介绍 ModelScope ms-swift是ModelScope社区提供的一个官方框架&#xff0c;用于大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;和多模态大型模型&#xf…...

深度解析与实践:HTTP 协议

一、引言 HTTP&#xff08;HyperText Transfer Protocol&#xff0c;超文本传输协议&#xff09;是 Web 应用程序、API、微服务以及几乎所有互联网通信的核心协议。虽然它是我们日常使用的基础技术&#xff0c;但要深刻理解其高效使用、优化以及如何避免性能瓶颈&#xff0c;我…...

mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程

mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程&#xff0c;并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令&#xff0c;把数据流转换成Message&#xff0c;状态转变流程是&#xff1a;State::Created 》 St…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏

抽象 联邦学习 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;最近的研究表明&…...

2.Vue编写一个app

1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?

高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器&#xff0c;可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击&#xff0c;有效识别和清理一些恶意的网络流量&#xff0c;为用户提供安全且稳定的网络环境&#xff0c;那么&#xff0c;高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢&#xff1f;下面…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

【LeetCode】3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(递归|回溯|位运算)

LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值&#xff08;中等&#xff09; 题目描述解题思路Java代码 题目描述 题目链接&#xff1a;LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值&#xff08;中等&#xff09; 给你一个长度为 3 的整数数组 nums。 现以某种顺序 连接…...

Spring Security 认证流程——补充

一、认证流程概述 Spring Security 的认证流程基于 过滤器链&#xff08;Filter Chain&#xff09;&#xff0c;核心组件包括 UsernamePasswordAuthenticationFilter、AuthenticationManager、UserDetailsService 等。整个流程可分为以下步骤&#xff1a; 用户提交登录请求拦…...

Python网页自动化Selenium中文文档

1. 安装 1.1. 安装 Selenium Python bindings 提供了一个简单的API&#xff0c;让你使用Selenium WebDriver来编写功能/校验测试。 通过Selenium Python的API&#xff0c;你可以非常直观的使用Selenium WebDriver的所有功能。 Selenium Python bindings 使用非常简洁方便的A…...

React从基础入门到高级实战:React 实战项目 - 项目五:微前端与模块化架构

React 实战项目&#xff1a;微前端与模块化架构 欢迎来到 React 开发教程专栏 的第 30 篇&#xff01;在前 29 篇文章中&#xff0c;我们从 React 的基础概念逐步深入到高级技巧&#xff0c;涵盖了组件设计、状态管理、路由配置、性能优化和企业级应用等核心内容。这一次&…...