clear all; N=256;dt=0.02; n=0:N-1;t=n*dt; x=sin(2*pi*t); m=N; a=zeros(1,m);b=zeros(1,m); for k=0:m-1 for ii=0:N-1 a(k+1)=a(k+1)+2/N*x(ii+1)*cos(2*pi*k*ii/N); b(k+1)=b(k+1)+2/N*x(ii+1)*sin(2*pi*k*ii/N); end ... m-1 for ii=0; n=0; m=N;plot(t; subplot(212);原始信号',xlabel(');振幅'xlabel(' for k=0;N);t'clear all; end c(k+1)=sqrt(a(k+1)^2+b(k+1)^2);t=n*dt;N*x(ii+1)*cos(2*pi*k*ii/Fourier':N-1;(N*dt); end subplot(211):m-1)/N);title(' x=sin(2*pi*t),m):N-1 a(k+1)=a(k+1)+2/b=zeros(1; b(k+1)=b(k+1)+2/ title(' N=256,c);时间/ylabel(' a=zeros(1;);),m););N*x(ii+1)*sin(2*pi*k*ii/频率/plot((0,x);).02;dt=0;HZ' 展开
MATLAB
傅里叶变换:
傅立叶变换的分类:
傅立叶级数:将周期性连续函数变换为离散频率点上的函数
(连续)傅立叶变换:将连续函数变换为连续频率的函数
离散时间傅立叶变换:将离散函数变换为连续频率的函数
离散傅立叶变换:将有限长离散函数变换为离散频率点上的函数
其中FFT是离散傅立叶变换的快速计算方法,适用于离散信号,并且注意变换后的点数与信号的采样点数一致。尽管可以将信号补0,但补0不能提高频域的分辨率。
matlab中提供了函数fft做一维的FFT。
时域谱和频域谱是相互对应;时域的信号长度,决定频域的采样间隔,它们成导数关系;
时域中信号有N点,每点间隔dt,所以时域信号长度为N*dt;那么频谱每点的间隔就是1/(N*dt)。
傅立叶变换结果和原来信号有相同的点数,所以m=N,又第一点一定对应0频率,所以频域信号的很坐标就是(0:m-1)/(N*dt),这句就是根据这个很坐标和频谱c,画出频谱plot((0:m-1)/(N*dt),c),所以在频谱图上,可以根据峰值的位置的横坐标读出对应的频率。
clear
all;
N=256;dt=0.02;
n=0:N-1;t=n*dt;
x=sin(2*pi*t);
m=N;
a=zeros(1,m);b=zeros(1,m);
for
k=0:m-1
for
ii=0:N-1
a(k+1)=a(k+1)+2/N*x(ii+1)*cos(2*pi*k*ii/N);
b(k+1)=b(k+1)+2/N*x(ii+1)*sin(2*pi*k*ii/N);
end
c(k+1)=sqrt(a(k+1)^2+b(k+1)^2);
end
subplot(211);plot(t,x);title('原始信号'),xlabel('时间/t');
f=(0:m-1)/(N*dt);
subplot(212);plot(f,c);hold
on
title('Fourier');xlabel('频率/HZ');ylabel('振幅');
ind=find(c==max(c),1,'first');%寻找最到值的位置
x0=f(ind);
%根据位置得到横坐标(频率)
y0=c(ind);
%根据位置得到纵坐标(幅度)
plot(x0,y0,'ro');hold
off
text(x0+1,y0-0.1,num2str(x0,'频率=%f'));
MATLAB 傅里叶变换怎么理解 下面代码最终计算怎样能够看出频率
那么频谱每点的间隔就是1\/(N*dt)傅立叶变换结果和原来信号有相同的点数,所以m=N 又第一点一定对应0频率,所以 频域信号的很坐标就是(0:m-1)\/(N*dt)这句就是根据这个很坐标和频谱c,画出频谱plot((0:m-1)\/(N*dt),c);所以在频谱图上,可以根据峰值的位置的横坐标读出对应的频率 clear...
MATLAB中,信号的频谱图该怎么绘制?横坐标如何标注出频率值?
以下是绘制频谱的基本步骤在MATLAB中的实现。例如,对于无载波幅度和相位调制信号(CAP 4)的处理,首先要进行快速傅里叶变换(FFT),并除以信号长度以修正FFT函数中的正常化。接着,注意区分双边谱和单边带频谱,双边谱需使用fftshift函数调整直流分量位置。例如:无载波幅度和相位调制信号处理 F_TxSignal...
matlab傅里叶变换问题
计算得到一个由多个形如“时域幅值×sin(2pi×某频率+相角)”相叠加的信号,用这个信号去无限地逼近原始信号,如果这些项足够多地话,用这些规则的函数描述和代替原始信号,这样就方便研究一个看上去毫无规则的实际信号,
用matlab求f(t)=e^(-2|t|)的傅里叶级数,并绘出f(t)及其傅里叶变换的...
代入公式计算出f(t)的傅里叶级数为:f(t) = 1\/2 - (1\/(2iπ)) * [e^(2iπt) \/ (j+2πt) + e^(-2iπt) \/ (-j+2πt)]接下来,我们使用MATLAB绘制f(t)及其傅里叶变换的波形图。代码如下:```设置时间范围 t = -5:0.001:5;计算函数值 f = exp(-2*abs(t));计...
Python和Matlab快速傅里叶变换fft程序
需要对函数返回的数据进行处理,才能得到正确的信号频率、幅值、相位等信息,并准确绘制信号的频谱图。本文将逐步演示在Python中对fft函数返回数据的处理过程,并给出完整的Python快速傅里叶变换代码,同样适用于MATLAB。首先,考虑一个频率为1 kHz、幅度为0.32的离散正弦波信号,采样频率为20 kHz。使用...
对频率为1000Hz正弦信号进行傅里叶变换怎么用matlab实现仿真啊???_百...
fs=1000; %采样频率 N=1024; %采样点数 n=0:N-1;t=n\/fs;f0=100; %信号频率 x=sin(2*pi*f0*t);y=abs(fft(x,N)); %傅里叶变换后画出幅度谱 plot(y);
MATLAB | 频谱分析算法 | 傅里叶变换 | 附数据和出图代码 | 直接...
傅里叶变换,一种数学工具,能够将复杂信号分解为一系列正弦和余弦波形的叠加,使我们能够更深入地理解信号本质。在音频、图像处理等众多领域,这一方法大放异彩。其核心步骤包括:信号分析:将原始信号通过傅里叶变换转化为频域表示,从而揭示其频率成分。效果展示:通过示例数据,直观呈现变换前后的对比效果...
MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定
采样频率就是准备进行fft变换的时间序列数据的频率,如数据间隔为0.01s,采样频率就为100Hz,这是确定的;采样点则根据时间序列数据长度确定,fft即快速傅里叶变换,采样点数是2的整数倍,才能实现快速计算,所以如果序列长度为3,采样长度就设为4,数据会自动补0,如果序列长度为63,采样长度可设为64,...
如何应用matlab进行fft分析
FFT是离散傅里叶变换的快速算法,可以将信号从时域转换到频域。在时域中可能难以看出信号的特征,但在频域中,信号的特征可能会更明显。因此,FFT常用于信号分析。FFT的一个主要应用是提取信号的频谱,这在频谱分析中非常重要。尽管许多人知道FFT是什么以及它有什么用途,但不一定清楚FFT结果的具体物理意义...
【限免】短时傅里叶变换时频分析【附MATLAB代码】
与传统傅里叶变换相比,STFT在保持较好抗干扰能力的同时,能够反映信号随时间变化的频谱特性。然而,时域分辨率与频域分辨率之间存在矛盾,即滑窗时间越短,频率分辨率越高,但时间分辨率降低;反之,滑窗时间越长,时间分辨率提高,但频率分辨率降低。为了方便理解和实现,本文提供了MATLAB代码示例。通过该代码...