我正在使用 Libgdx 库对 Android 应用程序中的加速度计信号进行 FFT。
我需要对信号进行归一化，因为我找到两个信号的点积，并且我希望其最大值为 1。
对于“归一化”，我的意思是信号的欧几里得范数是1。（欧几里得范数是向量模拟分量的乘积之和的平方根。当我找到它的值时，为了归一化信号，我将向量的所有分量除以标准值）。
点积位于频谱中，因此如果我在时域中对信号进行归一化，则频谱表示不是欧几里德归一化，那么我将再次进行欧几里德归一化。（我已经考虑在 FFT 之后按 1/N比例因子进行归一化，我认为这可能不会影响我的问题）。
如果我在 FFT 之前和之后进行欧几里得归一化，或者仅在 FFT 之后进行欧几里得归一化，会有什么区别？
编辑1：还要考虑Libgdx库中的FFT是复杂的DFT，并且我在输入中有真实信号，而输出信号对于0到(N/2)-1和N/2到N是对称的。我验证了Parseval定理如果我不应用窗口（如汉明窗口），则验证。那么，如果我使用 0 到 N/2-1 信号分量，我会得到 0 到 1 之间的点积吗？
我对 simulink 很陌生，所以这个问题可能看起来很简单。我正在寻找一种每隔 X 秒采样连续信号的方法。
本质上我正在做的是模拟我正在运行的演示的数据采集单元的原理，但我似乎找不到一个模块来做到这一点，我能得到的最接近的是零阶保持。
simulink signal-processing discrete-mathematics data-acquisition
我有一个样本间隔（时间）不均匀的数据。我怎样才能找到信号的 FFT 并绘制它。
有人告诉我这属于编程，而不是信号处理子交换。
有没有办法在 Windows 中对实时音频实施频谱分析（特别是 FFT）？
我希望能够从麦克风中读取音频，并在屏幕上显示结果傅立叶变换。
如果发生一组特定的 FFT 特征，我可以执行程序也会很有用。
谢谢你们！
我正在实现一个将验证签名图像的android应用程序,决定采用离散小波变换方法(symmlet-8),该方法需要应用离散小波变换并使用低通和高通滤波器分离图像并检索小波变换系数.
方程式显示我无法理解的符号,因此无法轻松完成数学运算,也不知道如何将低通和高通滤波器应用于我的x和y点.
是否有任何教程向您展示如何轻松地将离散小波变换应用于我的图像？
非常感谢.
假设我们有一个信号，例如：
x = [1 2 9 16 18 19 18 16 9 7 4 2 1 1 0 0];
我们想找到信号的位置：
y = [10 8 4 3 1];
[9 7 4 2 1]在此示例中，它靠近n = 9。
您如何去寻找n？
假设我们有一个变量x(采样率),并且对于并行梳状滤波,将使4个延迟时间(在样本中)具有1:1.5的比率.在下面的示例中,梳状滤波器时间从30到45毫秒不等.x/1000 = a a*30 = i a*35 = j a*40 = k a*45 = n第一个数字i应向上舍入到最接近的整数.第二个数字j应该向上舍入到与i没有任何公因子的整数,并且k应该向上舍入为与i和j都没有任何公因子的整数,依此类推.所以我正在寻找一种算法,它将所有数字j,k和n四舍五入,与i没有公约数.
我们遇到的真正问题是没有找到一种简单的方法来找到两个数字的常见NONE除数,就像你google这个结果都是常见除数等的解释......如果有人能够解释这一点,那么剩下的就是小菜一碟了.
非常感谢你提前
如何制定生成正弦扫频波的方程。我对信号处理很陌生，在网上找不到太多有关生成正弦扫频波的主题。请向我指出一些可用于生成方程式并在代码中使用的来源。谢谢。