例: 周波数領域でのフィルタ
idft関数を使用して、周波数領域のデータをタイムドメインにマップします。
一般的に、周波数領域でのフィルタまたはウィンドウ処理による変換後のデータを修正した後、idft 関数を使用してタイムドメインの結果を取得します。
ノイズを含む信号
1. データ点の数を定義します。
2. 時間間隔を定義します。
組み込み関数 rnd は、0 から 2 の間で一様分布した乱数を返します。
4. 信号の絶対値をプロットします。
5. dft 関数を使用して信号を周波数領域に変換してから、その絶対値をプロットします。
重みの大部分は信号の低周波数にあります。
6. 変換信号内の 4 つのピークを見つけます。
7. if関数を使用して、最大および最小の時間間隔での 2 つのピーク以外のすべての変換要素を棄却するウィンドウ関数を定義します。
8. W1 ウィンドウで変換を乗算します。
9. idft 関数を使用して、新しい関数を再びタイムドメインに変換します。
10. 元の信号とフィルタ後の波形をプロットします。
フィルタ後の信号は元の信号の低い方のエンベロープに追従します。
ノイズを含まない信号
1. 元の信号からランダムノイズを除去した新しい信号を定義します。
2. 新しい信号の絶対値をプロットします。
3. dft 関数を使用して信号を周波数領域に変換してから、その絶対値をプロットします。
重みの大部分は信号の低周波数にあります。
4. 変換信号内の 4 つのピークを見つけます。
ノイズを含まない信号のピークは、元の信号と同じ周波数で発生しています。
5. if 関数を使用して、最大および最小の時間間隔での 4 つのピーク以外のすべての変換要素を棄却する新しいウィンドウ関数を定義します。
6. W2 ウィンドウで元の信号の変換を乗算します。
7. idft 関数を使用して、新しい関数を再びタイムドメインに変換します。
8. 新しい信号とフィルタ後の波形をプロットします。
フィルタ後の信号は、ノイズを付加していない元の信号に追従します。