信号频率

中频信号 射频信号就是高频信号,就是我们所说的电磁波.可以向空间辐射. 视频信号就是图像信号. 中频信号是高频信号经过变频而获得的一种信号.为了使放大器的稳定的工作和减小干扰.一般的接收机都要将高频信号变为中频信号.电视机的图像中频信号是38MHZ.音频的中频信号是6.5MHZ. 中短波收音机的中频信号是465KC 调频收音机的中频是10.7MHZ 射频是指发射频率，因为有些信号本身可能不太适合直接发射出去（频率非法，或信号本身条件不允许）。所以要将信号调制，调制器本身需要一个适合的震荡信号，将原信号加在上面，这个震荡信号叫载波，调制后的载波就包含了原信号的信息，发射出去就叫电波。所以，射频信号就是经过调制的，拥有一定发射频率的电波。也就是说“我要发50M的数据，到天线上发出的信号不是50M的，要经过功率放大，把频率升到6G（这是L波段），在发往卫星，这个6G的电波就是射频信号。” 无线电信号RF（射频）进入天线，转换为IF （中频),再转换为基带（I，Q信号），但仍然是较低的频率。 接收： 射频 -> 中频 -> 基带 发射： 基带 -> 中频 -> 射频 传统接收在射频信号和基带之间的转换分为多步（一下变，二下变）进行，首先：射频和中频之间转换，然后中频和基带间转换。（中间要转就得有滤波，SAW ） 一种新的基于改进PASTd的中频信号盲信噪比估计算法：

最近有看到论坛里一些童鞋在问FFT相关的问题，现分享一篇我认为还不错的入门介绍，看完基本可以懂得FFT怎么从时域转换到频域的，我当初也是靠这个理解了FFT。希望对大家有所帮助。 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如 果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱 提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用 多少点来做FFT。 现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。 一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍。采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次幂。 假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率 点。这个点的模，就是该频率值下的幅值。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT 的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量

一部可支持打电话、发短信、网络服务、APP应用的手机，通常包含五个部分：射频、基带、电源管理、外设、软件。 射频： 一般是信息发送和接收的部分； 基带： 一般是信息处理的部分； 电源管理： 一般是节电的部分，由于手机是能源有限的设备，所以电源管理十分重要； 外设： 一般包括LCD，键盘，机壳等； 软件： 一般包括系统、驱动、中间件、应用。 在手机终端中，最重要的核心就是射频芯片和基带芯片。射频芯片负责射频收发、频率合成、功率放大；基带芯片负责信号处理和协议处理。那么射频芯片和基带芯片是什么关系？ 射频芯片和基带芯片的关系 射频（Radio Frenquency）和基带（Base Band）皆来自英文直译。其中射频最早的应用就是Radio——无线广播（FM/AM），迄今为止这仍是射频技术乃至无线电领域最经典的应用。 基带则是band中心点在0Hz的信号，所以基带就是最基础的信号。有人也把基带叫做“未调制信号”，曾经这个概念是对的，例如AM为调制信号（无需调制，接收后即可通过发声元器件读取内容）。 但对于现代通信领域而言，基带信号通常都是指经过数字调制的，频谱中心点在0Hz的信号。而且没有明确的概念表明基带必须是模拟或者数字的，这完全看具体的实现机制。 言归正传，基带芯片可以认为是包括调制解调器，但不止于调制解调器，还包括信道编解码、信源编解码，以及一些信令处理。而射频芯片

学习傅里叶变换需要面对大量的数学公式，数学功底较差的同学听到傅里叶变换就头疼。事实上，许多数学功底好的数字信号处理专业的同学也不一定理解傅里叶变换的真实含义，不能做到学以致用！ >>>> 事实上，傅里叶变换的相关运算已经非常成熟，有现成函数可以调用。对于绝大部分只需用好傅里叶变换的同学，重要的不是去记那些枯燥的公式，而是理解傅里叶变换的含义及意义。 本文试图不用一个数学公式，采用较为通俗的语言深入浅出的阐述傅里叶变换的含义、意义及方法，希望大家可以更加亲近傅里叶变换，用好傅里叶变换。 一. 伟大的傅里叶、伟大的争议！ 1807年，39岁的法国数学家傅里叶于法国科学学会上展示了一篇论文（此时不能算发表，该论文要到21年之后发表），论文中有个在当时极具争议的论断：“任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成”。 这篇论文，引起了法国另外两位著名数学家拉普拉斯和拉格朗日的极度关注！ 58岁的拉普拉斯赞成傅里叶的观点。 71岁的拉格朗日（貌似现在的院士，不用退休）则反对，反对的理由是“正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号” 。屈服于朗格朗日的威望，该论文直到朗格朗日去世后的第15年才得以发表。 之后的科学家证明：傅里叶和拉格朗日都是对的！ 有限数量的正弦曲线的确无法组合成一个带有棱角的信号，然而，无限数量的正弦曲线的组合从能量的角度可以非常无限逼近带有棱角的信号。 二.

离散小波变换(一) 1、为什么需要离散小波变换 虽然离散化的连续小波变换（即小波级数）使得连续小波变换的运算可以用计算机来实现，但这还不是真正的离散变换。事实上，小波级数仅仅是CWT的采样形式。即便是考虑到信号的重构，小波级数所包含的信息也是高度冗余的。这些冗余的信息同样会占用巨大的计算时间和资源。而离散小波变换（DWT）则不仅提供了信号分析和重构所需的足够信息，其运算量也大为减少。 相比CWT，DWT的实现要容易得多。本小节将介绍DWT的基本概念及其性质，以及用来实现其计算的算法。如前面的内容一样，会举一些应用实例来帮助理解DWT。 2、离散小波变换（DWT）历史 DWT的建立要追溯到1976年。当时，Croiser, Esteban, 和 Galand发明了一种分解离散时间信号的新技术。几乎在同时，Crochiere, Weber, 和 Flanagan在语音信号编码上也做了类似的工作。他们将其命名为子带编码。1983年，Burt定义了一种与子带编码非常类似的新方法，并取名为金字塔编码。现在，这两种编码方法都又称为 多分辨分析 。到1989年，Vetterli 和 Le Gall对子带编码方法进行了一些改进，并且去除了金字塔编码中的冗余。下面将会简要介绍子带编码。离散小波变换及多分辨分析理论的详细讨论可在很多相关的论文及专著中找到，这里不详细展开。 3、子带编码和多分辨分析

译文转： https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转： http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 那么，我们怎样把这些时间信息加到频率图中去呢？让我们更进一步的看一下这个问题。 傅立叶变换有什么缺点？它不适用于非平稳信号。让我们想一下这个问题：我们能不能假定部分非平稳信号是稳定的呢？ 答案是肯定的。 看上面第三幅图，每250个的时间段内，信号都是平稳的。 你可能会问下面这个问题？ 如果我们假定信号为平稳的那段时间足够短呢？ 如果它确实很短，那么它就太短了，我们用它什么也干不了，实际上，这也很正常。我们要遵守物理定律来玩这个游戏。 如果我们假定信号为稳定的这个时间段很短，那么我们可以从窄窗中来观察信号，窗口要窄到我们从窗里看到的信号确实是平稳的。 研究者们最终确定的这个数学逼近，作为傅立叶变换的一个修改版本，叫做 短时傅立叶变换（STFT） 。 短时傅立叶变换和傅立叶变换只有一个微小的不同点。在短时傅立叶变换中，信号被分为足够小的片段，这些片段的信号都可以看成平稳信号。基于这个原因，就需要一个窗函数w。窗的宽度必须和信号片段的宽度相等，这样它的平稳性才有效。 这个窗必须位于信号的最前端，即窗函数必须在时刻存在。让我们假定窗宽度是T,位于t=0秒，在t=0时刻

“ 傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。 ” 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 傅里叶变换是一种解决问题的方法，一种工具，一种看待问题的角度。 理解的关键是：一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加，从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号，将信号这么分解后有助于处理。 我们原来对一个信号其实是从时间的角度去理解的，不知不觉中，其实是按照时间把信号进行分割，每一部分只是一个时间点对应一个信号值，一个信号是一组这样的分量的叠加。傅里叶变换后，其实还是个叠加问题，只不过是从频率的角度去叠加，只不过每个小信号是一个时间域上覆盖整个区间的信号，但他确有固定的周期，或者说，给了一个周期，我们就能画出一个整个区间上的分信号，那么给定一组周期值（或频率值），我们就可以画出其对应的曲线，就像给出时域上每一点的信号值一样，不过如果信号是周期的话 ，频域的更简单，只需要几个甚至一个就可以了，时域则需要整个时间轴上每一点都映射出一个函数值。

本文是《计算机网络》的自学课程，视频地址为： https://www.bilibili.com/video/av47486689。仅做个人学习使用，如有侵权，请联系删除 第二章：物理层 概述 物理层研究的是数据在物理机器上的传输，而不是研究机器本身： 数据通信的基础知识 这部分更关注于通信而不是计算机 这是使用电话拨号上网的老模式 通信的目的是传送消息，数据(data)是运送消息的实体： 码元实际上就是一个波形 信道 对讲机就是半双工 基带信号和带通信号 基带信号处理之后就是带通信号： 基带信号也不是一定不能直接使用： 调制方法 调制方法： 调幅：低电平的时候幅度小，高的时候幅度大 调频：低电平时候频率低，高电平时候频率高 调相：低电平是正弦，高电平换成余弦 数据编码 常用编码： 示例图如下： 上面的码有一个问题，就是不能区分是接受停止了还是接受的是0.曼彻斯特编码就是为了解决这个问题： 和上面的相比，上面的方法采样的是值，而曼彻斯特编码采样的是变化 差分曼彻斯特编码： 差分曼彻斯特编码看的是信号之间的电平跳变 应用： 注意看曼彻斯特编码的000，为了能得到表示0的标准波形，其会在信号的采集边缘改变电平 画曼彻斯特编码，可以理解为将0和1的标准波形先摆在一起，然后在边界进行连接。 对于差分曼彻斯特编码，其在一个时钟周期内是要发生一次电平变化的，一开始是0就变成1，是1就变成0

章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 SciPy提供了fftpack模块，包含了傅里叶变换的算法实现。 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。傅里叶变换把信号从时域变换到频域，以便对信号进行处理。傅里叶变换在信号与噪声处理、图像处理、音频信号处理等领域得到了广泛应用。 如需进一步了解傅里叶变换原理，可以参考相关资料。 快速傅里叶变换 计算机只能处理离散信号，使用离散傅里叶变换(DFT) 是计算机分析信号的基本方法。但是离散傅里叶变换的缺点是：计算量大，时间复杂度太高，当采样点数太高的时候，计算缓慢，由此出现了DFT的快速实现，即快速傅里叶变换FFT。 快速傅里叶变换（FFT）是计算量更小的离散傅里叶变换的一种实现方法，其逆变换被称为快速傅里叶逆变换（IFFT）。 示例 print(fft(np.array([4., 3., 5., 10., 5., 3.]))) 先对数据进行fft变换，然后再ifft逆变换。 import numpy as np

传统来说，一部可支持打电话、发短信、网络服务、APP应用的手机，一般包含五个部分部分：射频部分、基带部分、电源管理、外设、软件。 射频部分：一般是信息发送和接收的部分； 基带部分：一般是信息处理的部分； 电源管理：一般是节电的部分，由于手机是能源有限的设备，所以电源管理十分重要； 外设：一般包括LCD，键盘，机壳等； 软件：一般包括系统、驱动、中间件、应用。 在手机终端中，最重要的核心就是射频芯片和基带芯片。射频芯片负责射频收发、频率合成、功率放大；基带芯片负责信号处理和协议处理。那么射频芯片和基带芯片是什么关系？ 先讲一下历史，射频（Radio Frenquency）和基带（Base Band）皆来自英文直译。其中射频最早的应用就是Radio——无线广播（FM/AM），迄今为止这仍是射频技术乃至无线电领域最经典的应用。 基带则是band中心点在0Hz的信号，所以基带就是最基础的信号。有人也把基带叫做“未调制信号”，曾经这个概念是对的，例如AM为调制信号（无需调制，接收后即可通过发声元器件读取内容）。 但对于现代通信领域而言，基带信号通常都是指经过数字调制的，频谱中心点在0Hz的信号。而且没有明确的概念表明基带必须是模拟或者数字的，这完全看具体的实现机制。 言归正传，基带芯片可以认为是包括调制解调器，但不止于调制解调器，还包括信道编解码、信源编解码，以及一些信令处理。而射频芯片