频域计算

Matlab声音特征分析从解压缩的声音文件中计算声音特征。项目详细描述在“projectDescription.pdf”中。该项目的核心在于计算能够描述声音本身的唯一特征，从而揭示不同声音之间的共同点和可能的共同来源。

对图像应用指定的频域滤波器，生成输出图像。 滤波器类型： “lpf”：理想低通滤波器（锐化） “glpf”：高斯低通滤波器

IQ接收器的幅度一致性和相位正交性是衡量其性能的关键指标。为评估这两项指标，可以采用频域分析法。 具体而言，首先对I、Q两路信号分别进行快速傅里叶变换（FFT），获取其频谱信息，并根据频谱幅度计算两路信号的幅度一致性。 随后，将I、Q两路信号构成复数信号，进行FFT变换得到其频谱。通过计算信号与其镜像频率的幅度比，即镜像抑制比，并结合幅度一致性，即可推算出接收机I、Q两路分量之间的相位正交性。

这个脚本专门设计用于计算频域中迈耶小波的振幅。

使用Matlab代码将音频信号从频域转换为时域。

MATLAB开发示例：频域分析技巧。这个例子可以作为教学材料使用。

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh

频域图像里的高斯滤波输出你总绕不开吧？Filtered_Gaussian_output.m就是专门搞这个的一个小工具，运行起来挺顺滑，逻辑也清晰，基本不用怎么改就能直接上手试。尤其做图像去噪或者特征提取的时候，这种频域下的高斯带通，效果还挺的。 代码里用到的fft2、ifft2这些频域操作你应该都熟吧？就是先搞个频谱，滤波，再反变换回来。整个流程配合一些图像测试数据，用来做对比实验挺方便。要是你正在弄类似的图像滤波方案，可以参考它来写自己的版本。 顺带提一句，频域高斯滤波和空间域滤波在细节上的差别还蛮大，尤其是边缘保留那块，记得留意下。想深入的，可以看看下面这些文章，都是跟它相关的： matl

探讨了随机信号的时域与频域特性，包括相关性分析和高斯白噪声的特性。

标准偏差σ（Sigma）决定了高斯分布的形状。使用此滤波器的步骤如下：1）在变量img中加载要处理的图像；2）调用gfilter函数创建一个与图像'img'大小相匹配的滤波器。