图像频谱分析工具箱

A. 如何用Excel制作频谱分析图

工具/材料：Microsoft Office Excel2016版，Excel表格。

1、首先选中Excel表格，双击打开。

B. matlab里有什么工具箱，可以用FFT（快速傅立叶变换）做频谱分析

1、采样数据导入Matlab 。
采样数据的导入至少有三种方法。
第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。
第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作，具体操作步骤为：File --> Import Data，然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大，但又不是太大的数据。
第三种方法，使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load等，如采样数据保存在txt文件中，则推荐使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组，将每组的第一个数据送给列向量a，第三个数送给列向量b，第二个数据丢弃。命令类似于C语言，详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量，且录入速度相当快，一百多万的数据不到20秒即可录入。
2、对采样数据进行频谱分析 。
频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了，对应的命令即 fft ，简单使用方法为：Y=fft(b,N)，其中b即是采样数据，N为fft数据采样个数。一般不指定N，即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果，与b的元素数相等，为复数。以频率为横坐标，Y数组每个元素的幅值为纵坐标，画图即得数据b的幅频特性；以频率为横坐标，Y数组每个元素的角度为纵坐标，画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下： clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模拟对信号进行采样，得到采样数据p，下面对p进行频谱分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('频谱图 （理想值：[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]） '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
对于现实中的情况，采样频率fs一般都是由采样仪器决定的，即fs为一个给定的常数；另一方面，为了获得一定精度的频谱，对频率分辨率F有一个人为的规定，一般要求F<0.01，即采样时间ts>100秒；由采样时间ts和采样频率fs即可决定采样数据量，即采样总点数N=fs*ts。这就从理论上对采样时间ts和采样总点数N提出了要求，以保证频谱分析的精准度。

C. 用matlab进行频谱分析应该用什么工具箱

SPTool是MATLAB信号处理工具箱中自带的交互式图形用户界面工具，它包含了信内号处理工具箱中的容大部分函数，可以方便快捷地完成对信号、滤波器及频谱的分析、设计和浏览。在本例中按以下步骤完成滤波器的设计和滤波： 创建并导入信号源。 在MATLAB...

D. 什么是图像的频谱分析

所谓频谱分析实际上就是在变换域中分析，频谱分析是各种变换方式（二维FFT分析、离散余弦变换等）当中的一种，图像的频谱分析就是把图像的二维时域信号通过二维FFT分析变换为空间频谱进行分析

E. 'matlab中将频谱图像标度在0-255范围内的函数是什么

1.图像处理工具箱所支持的图像类型

1.1真彩色图像
R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，
可查看三元数据(100,50,1:3)。
真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无
符号整型存储，亮度值范围[0,255]


1.2索引色图像
包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行
的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。
常用颜色的RGB值
--------------------------------------------
颜色R G B颜色R G B
--------------------------------------------
黑0 0 1洋红1 0 1
白1 1 1青蓝0 1 1
红1 0 0天蓝0.67 0 1
绿0 1 0橘黄1 0.5 0
蓝0 0 1深红0.5 0 0
黄1 1 0灰0.5 0.5 0.5
--------------------------------------------
产生标准调色板的函数
-------------------------------------------------
函数名调色板
-------------------------------------------------
Hsv色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束
Hot黑色－红色－黄色－白色
Cool青蓝和洋红的色度
Pink粉红的色度
Gray线型灰度
Bone带蓝色的灰度
Jet Hsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束
Copper线型铜色度
Prim三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝
Flag交替为红、白、蓝和黑
--------------------------------------------------
缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调色板，用户也可指定调色板大小。
索引色图像数据也有double和uint8两种类型。
当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行……
如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，，值1代表第2行……


1.3灰度图像
存储灰度图像只需要一个数据矩阵。
数据类型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]


1.4二值图像
二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。
MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。


1.5图像序列
MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。
图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。
分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，
调色板也必须相同。
可参考cat()函数A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)


2.MATLAB图像类型转换
图像类型转换函数
---------------------------------------------------------------------------
函数名函数功能
---------------------------------------------------------------------------
dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像
gray2ind将灰度图像转换成索引图像
grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像
im2bw通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图
ind2gray将索引色图像转换成灰度图像
ind2rgb将索引色图像转换成真彩色图像
mat2gray将一个数据矩阵转换成一副灰度图
rgb2gray将一副真彩色图像转换成灰度图像
rgb2ind将真彩色图像转换成索引色图像
----------------------------------------------------------------------------


3.图像文件的读写和查询
3.1图形图像文件的读取
利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：
A=imread(filename,fmt)
[X,map]=imread(filename,fmt)
[...]=imread(filename)
[...]=imread(filename,idx)（只对TIF格式的文件）
[...]=imread(filename,ref)（只对HDF格式的文件）
通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放
在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将
其存贮在uint16中。
注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将
颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。
3.2图形图像文件的写入
使用imwrite函数，语法如下：
imwrite(A,filename,fmt)
imwrite(X,map,filename,fmt)
imwrite(...,filename)
imwrite(...,parameter,value)
当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道uint8的数据格式。
3.3图形图像文件信息的查询imfinfo()函数


4.图像文件的显示

4.1索引图像及其显示
方法一：
image(X)
colormap(map)
方法二：
imshow(X,map)


4.2灰度图像及其显示
Matlab 7.0中，要显示一副灰度图像，可以调用函数imshow或imagesc（即
imagescale，图像缩放函数）
(1)imshow函数显示灰度图像
使用imshow(I)或使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)
由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义
大小的调色板。其调用格式如下：
imshow(I,[low,high])
其中，low和high分别为数据数组的最小值和最大值。
(2)imagesc函数显示灰度图像
下面的代码是具有两个输入参数的imagesc函数显示一副灰度图像
imagesc(1,[0,1]);
colormap(gray);
imagesc函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），
对应于颜色映象表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表
中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。
在调用imagesc函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该
调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩阵中的最大
值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。


4.3 RGB图像及其显示
(1)image(RGB)
不管RGB图像的类型是double浮点型，还是uint8或uint16无符号整数型，Matlab都
能通过image函数将其正确显示出来。
RGB8=uint8(round(RGB64×255));％将double浮点型转换为uint8无符号整型
RGB64=double(RGB8)/255;％将uint8无符号整型转换为double浮点型
RGB16=uint16(round(RGB64×65535));％将double浮点型转换为uint16无符号整型
RGB64=double(RGB16)/65535;％将uint16无符号整型转换为double浮点型
(2)imshow(RGB)参数是一个m×n×3的数组


4.4二进制图像及其显示
(1)imshow(BW)
在Matlab 7.0中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括0和1两个数值。像素0显示
为黑色，像素1显示为白色。
显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值0显示为白色；1显示
为黑色。
例如：imshow(~BW)
(2)此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是uint8数据类型，
则数值0显示为调色板的第一个颜色，数值1显示为第二个颜色。
例如：imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])


4.5直接从磁盘显示图像可使用一下命令直接进行图像文件的显示：
imshow filename
其中，filename为要显示的图像文件的文件名。
如果图像是多帧的，那么imshow将仅显示第一帧。但需注意，在使用这种方式时，图像
数据没有保存在Matlab 7.0工作平台。如果希望将图像装入工作台中，需使用getimage函
数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，
命令形式为：rgb＝getimage;

F. 怎么用matlab画出图片的频谱分析图

1．假设信号域为四舍五入，向量t为n维向量，则信号的离散采样周期为Ts＝1／fs＝四舍五入／（n－1），其中fs为采样频率。

G. 跪求一款能够显示图像频谱的工具，有哪些软件可以查看图像频谱

这个满足您的需要：

http://hi..com/wudging/item/10c353988c15084bf1421526

H. 频谱分析的工具

频谱分析仪等工具可较为方便的观察其频谱。
就量测信号的技术观之，时域方面，示波器为一项极为重要且有效的量测仪器，它能直接显示信号波幅、频率、周期、波形与相位之响应变化，目前，一般的示波器至少为双轨迹输出显示装置，同时也具有与绘图仪连接的IEEE-488、IEEE-1394 或RS-232 接口功能，能将屏幕上量测显示的信息绘出，作为研究比较的依据，但它仅局限于低频的信号，高频信号则有其实际的困难。频谱分析仪乃能弥补此项缺失，同时将一含有许多频率的信号用频域方式来呈现，以识别在各个频率的功率装置，以显示信号在频域里的特性。图1.说明方波在时域与频域的关系，此立体坐标轴分别代表时间、频率与振幅。由傅立叶级数(Fourier Series)可知方波包含有基本波(Fundamental Wave)及若干谐波(Harmonics)，信号的组合成份由此立体坐标中对应显示出来。低频时，双轨迹模拟与数字示波器为目前信号时域的主要量测设备，模拟示波器可量测的输入信号频率可达100 MHz，数字示波器有100 MHz 与400（或500）MHz 等多种。屏幕上显示信号的意义为横轴代表时间，纵轴代表信号电压的振幅，用示波器量测可得到信号时间的相位及信号与时间的关系，但无法获知信号失真的数据，亦即无法获知信号谐波分量的分布情况，同时量测微波领域(如UHF 以上的频带)信号时，基于设备电子组件功能的限制、输入端杂散电容等因素，量测的结果无可避免地将产生信号失真及衰减，为解决量测高频信号上述的问题，频谱分析仪为一适当而必备的量测仪器，频谱分析仪的主要功能是量测信号的频率响应，横轴代表频率，纵轴代表信号功率或电压的数值，可用线性或对数刻度显示量测的结果。
另外它的信号追踪产生器(Tracking Generator)可直接量测待测件DUT(Device Under Test)的频率响应特性，但它只能量测振幅无法量测相位。就高频信号领域观之，频谱分析仪是电子工程技术人员不可或缺的设备，对频谱分析仪工作原理的了解将有助于信号量测系统的建立及充分扩展其应用范畴。
频谱分析仪的应用领域相当广泛，诸如卫星接收系统、无线电通信系统、行动电话系统基地台辐射场强的量测、电磁干扰等高频信号的侦测与分析，同时也是研究信号成份、信号失真度、信号衰减量、电子组件增益等特性的主要仪器。

I. 在matlab里如何用工具箱里的扫频功能测出舵机的频率

摘要 MATLAB里面的ident工具箱就是专门用来做辨识的，你只需要把输入输出的数据给它，然后设置好参数(采样时间，传递函数阶数，有无零点，有无延迟，极点类型等)，然后就会计算出传递函数的参数，不需要编程，我记得这个工具箱本身用的就是最小二乘的算法。当然，MATLAB本身是以矩阵为基础的，所以你需要有一个数据采集器采集数据，然后存到一个数组里，然后转化成向量的形式，让MATLAB来读取数据。这个工具箱能够接受各种各样的数据，可以是时域的，也可以是频域的，比如阶跃信号就很明显是时域的分析，如果测试的时候用的是不同频率的正弦波，那就是扫频法，属于频域数据。能够辨识的数学模型可以使传递函数，也可以是状态空间方程等等。

J. 怎么用mathematica作图像频谱分析

Spectrogram—Wolfram语言参考资料http://reference.wolfram.com/language/ref/Spectrogram.html?q=Spectrogram