11.1. 信号变成单独的账户

内容与核心概念

重新使用系数和平行数额是可以理解的。
平均间隔的测量只保留部分数据,不同的背景差异有时给出相同数字。
一个小窗口通过信号或图像。 每个出口由窗口的数字和总系数组成。 频率记录对同一数据描述不同。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
从函数到序列序列
连续信号 s(t) 和 x(n) 账户的数组是不同的。 使用统一的 sumpling x[N]=s(n/ f_s), F_s 是每秒的账户数, n是索引。 振幅量化分开: 即使有准确的时间, 最后的数字格式也四舍五入。
频率余弦 f :
x
[
n
]
=
cos
⁡
(
2
π
f
n
/
f
s
)
.
x[n]=\cos(2\pi fn/f_s).
x
[
n
]
=
cos
(
2
π
f
n
/
f
s
​
)
.
在 f= 3Hz 和 f_s= 16Hz时, 计数与 cosine 13Hz: 13=16- 3 和 cos( 2°n ⁇ ) = Theta cosine 一致。 这是已核实的别名, 而不是计算错误 。 其中的账户无法确定两个连续频率中的哪个是引用的 。
限制带的完全恢复要求取样频率高于双倍最大频率并相应恢复。 真正的系统使用反反反牙过滤器进行分解。 边界上的平等本身需要谨慎对待阶段: f_s/2 的 sinus 可以给一个零 。
实验。
比较 F_ s= 16 时的 3 和 13Hz 。 然后在 f_ S 中放大。 在手动 JSON- massor 模式下, 参考连续函数未知, 所以实验室不会绘制假的“ 真正的波 ” 。 此模式下的发电机控制器已被禁用 。
N 记录的长度会影响 N/f_s 的观察时间和频率 bins f_s/N 的阶梯。 更多的样本无法纠正f_ S 本身仍然不足时已经发生的频率组合。 在读取频谱时,这种差异是有用的。
from math import cos,pi
a=[cos(2*pi*3*n/16) for n in range(16)]
b=[cos(2*pi*13*n/16) for n in range(16)]
assert max(abs(x-y) for x,y in zip(a,b))<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
Coss( 2pn-ta) 是Theta 的 Cosine 。 根据计算, 这两个发电机无法区分 。
窗口在信号上移动。 这个问题如何继续得出结果?
第11章的皮顿实例
学术基础