在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢？因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰（可以理解为"**噪声**"），这种干扰在时域上表现得不太明显，因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）。 **傅立叶原理**表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

频谱仪正在替代场强仪成为电波测量中一种新的被广泛应用的仪器。但必竟二者设计上有差异，因此使用侧重面应有所有同，否则将会带来很大的测量误差。

用matlab对图像进行频谱分析代码欢迎来到我的项目 为了更好地观看，请访问 最初创建者在GNU通用公共许可证版本2.0（GPLv2）下。 依存关系FastICA（或） 设置 在终端中输入： cd ~/path-to-directory git clone https://github.com/davidkun/HyperSpectralToolbox.git git clone https://github.com/davidkun/FastICA.git 打开Matlab。 默认目录应包含文件startup.m 。 如果没有，请创建它： % in Matlab command window uPath = userpath; cd(uPath(1:end-1)); % removes trailing colon edit startup.m % may ask if you'd like to create it; click Yes 向其添加以下代码（确保修改path-to-directory ，使其与实际路径匹配）： addtopath('~/path-to-director

12bit sar adc电路，可直接仿真，逻辑模块也是实际电路，可利用cadence或者matlab进行频谱分析

2 x 16频段音频频谱分析仪，配有Arduino Nano和2 x 16字符LCD显示屏。该项目基于Shajeeb的项目。 硬件组件: Arduino Nano R3× 1 电阻100k欧姆× 4 通孔电阻，22 kohm× 1 通孔电阻，1 kohm× 2 电容器100 nF× 1 字母数字LCD，16 x 2× 1 这个简单易行的项目基于一个表示音频频谱数据的想法:Shajeeb的32频段音频可视化分析仪。但是，我有一个2 x 40chars大液晶显示器，我不想创建基于LED的based bars，加上不愿意使用额外的硬件。另外，我的朋友让我要创建一个小版本。所以我改变了代码并创建了一个2 x 16条立体声音频频谱分析仪。 代码更改为从模拟引脚0和引脚1读取数据。更改了嗡嗡声/噪声消除电平和参考电压。您也可以稍后根据自己的需要进行更改。 电路城原创内容，未经同意，不得转载！

作者：应怀焦
本书详细介绍了波形分析的原理及方法、频谱分析的计算和傅里叶积分，随即数据的处理设备和信号处理的应用和实践。

matlab频谱分析代码现实的微结构模拟器（RMS）：3D单元中扩散的蒙特卡洛模拟（CUDA C ++） 第1部分：沿现实白质轴突的扩散时间相关性 该代码实现了最初在中开发的3d蒙特卡​​洛模拟，展示了沿白质轴突的实际轴突形状的功率谱（图1）和沿轴突的扩散率和峰度时间相关性（图2）。 白质轴突是从小鼠大脑的call体中分割出来的，详细信息请参见我们的另一个Github工具箱。 演示1，功率谱：计算沿轴突的实际轴突形状的功率谱（图1，图6和补充图1）。 演示2，人工形状生成：基于现实轴突的人工设计的微几何形状的生成（图2a）。 演示3，模拟：对扩散3d单元几何进行蒙特卡洛斯模拟。 该代码在CUDA C ++中实现，并且您需要Nvidia GPU来运行该代码。 演示4，分析：根据位移累积量计算扩散率和峰度时间依赖性（图2b-h）。 宽脉冲序列和基于渗透率交换的模拟将在另一个存储库中发布。 第2部分：为什么弹性碰撞是最可靠的粒子膜相互作用？ 该代码出于教育目的实现了1d，2d和3d蒙特卡​​罗模拟，附录A和B in中有详细信息，展示了以下两个质膜相互作用引起的偏差：等步长随机跃迁（ERL）和

R&S频谱分析仪技术基础，射频基础测量，快速入门等

MATLAB信号处理 频谱分析加汉宁窗函数 源代码.zip

信号分析的matlab代码，用于画出时域波形及频谱图