请随时指出现有代码中的任何错误/改进

所以这是一个非常基本的问题，我对信号处理只有初级的了解。我有一个以 32000 Hz 采样的 1.02 秒加速度计数据。在 python 中执行 FFT 后，我希望提取以下频域特征 -

平均频率、中值频率、功率谱变形、谱能量、谱峰度、谱偏度、谱熵、RMSF（均方根频率）、RVF（根方差频率）、功率倒谱。

更具体地说，我正在寻找这些特征的图作为最终输出。

包含数据的 csv 文件有四列：时间、X 轴值、Y 轴值、Z 轴值（加速度计是三轴的）。到目前为止，在 python 上，我已经能够可视化时域数据，对其应用卷积滤波器，应用 FFT 并生成一个显示有趣冲击的 Spectogram

可视化数据

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去噪

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FFT 和频谱图

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如果我的代码是正确的并且生成的 FFT 和频谱图都很好，那么我如何以图形方式计算前面提到的频域特征呢？

我尝试为 MFCC 执行以下操作 -

可视化滤波器组特征

在此处输入图像描述 在此处 输入图像描述

当我们要加密音频文件（wav/mp3）时，为什么要在频域进行加密呢？我查看了一些音频加密方法，它们使用傅里叶变换，然后在频域中进行一些加密。为什么我们不只是从 wav/mp3 文件中获取数据（int/float），对其进行加密，然后将其作为 wav/mp3 文件写回？频域加密有什么优势吗？

我发现的一些音频加密算法：http: //ijcsit.com/docs/Volume%205/vol5issue03/ijcsit20140503393.pdf

因此，我使用了空间域中的线性滤波器，但在频域中，我很难理解如何在 Matlab 中实现任何滤波器。谁能解释我该怎么做？

我想看看如何使用频域中的滤波器来去除图像中的噪声。

我有一张图片，我在其中添加了高斯噪声。我需要使用理想的低通滤波器来消除噪声，但我在 Matlab 官方文档中看不到任何示例。有示例但没有图像，我无法真正掌握此过滤器背后的概念。那么有人可以解释如何使用理想的低通滤波器来消除噪声吗？

维基百科上对频率的描述是：

频率是每单位时间重复事件的发生次数

现在，当谈论图像时，我想我们是在谈论空间频率，所以它应该是每单位空间。但请注意关键词重复事件。

所以在我的理解中，频率是重复的东西的属性。但是图像中的边缘不会重复（或者我猜你可以说它们重复，只是很少重复，所以我们可以认为其他重复在图像之外）。那为什么我们说边缘是高频的呢？

我在某处读到边缘是图像中强度变化迅速的区域，这就是为什么它是高频的原因。我的理解是：高频意味着快速变化。不是等价关系，而是蕴涵。我不认为快速变化总是意味着高频率，因为快速变化可能不会定期重复。

我的想法的错误在哪里，为什么边缘是图像的高频分量？

我最近遇到的另一件事是瞬时频率的概念。边缘区域是图像的高瞬时频率吗？

你们能帮我看看这段代码吗？

我在互联网上找到了这段代码，我不明白该代码中“num_fft”的目的是什么？以及如何获得价值？在上面的代码中，这里值 1024。

希望您能帮助我，并感谢您的所有帮助。

你能帮我更正下面的代码吗？

在这里，我尝试通过计算平均频率来进行心电图的特征提取。

首先，我用这段代码阅读了音频：

数据输出： 在此处输入图像描述

然后，对数据进行 FFT

fft 的输出： 在此处输入图像描述

现在，我想应用这个公式，它是平均频率的公式。 在此处输入图像描述

从我读过的参考资料来看，M是频率仓的长度。要找到P，我使用以下代码：

我仍然对计算f j 的值感到困惑。你们能帮忙纠正上面的代码吗？

我想对矩形脉冲的变换进行动画处理，以便在周期增加/减少或矩形宽度发生变化时可以看到频域中发生的变化。边界情况也应该是可见的，例如当周期变为无穷大时，信号在频域中应该是连续的：

我想增加和减少如图所示的参数T和T0并将其显示为动画。参数的变化可以固定在动画中，也可以通过滑块交互改变。这在哪个软件中是可能的，我该如何实现它？