MATLAB中进行FFT谱分析，如何将频谱图的横坐标转换成频率？ fft模与振幅谱关系

matlab中怎么用FFT变换求信号的频率，幅值和相位 一、方法：把频率值f先换算成角频率，角频率除以(2pi)在乘以你做fft的点数就可以。二、MATLAB的简单介绍：MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。在 MATLAB 下如何实现对一组数据振幅谱和相位谱 为什么我觉得我以前见过这个问题。数据是x(i)，共N个点，采样频率是fsampledt=1/fsampledf=1/N/dtf=0：df：(N-1)*dfX=fft(fftshift(x))plot(f，real(X))plot(f，imag(X))在频谱分析中 包含功率谱、幅值谱 对数谱等 那什么是对数谱？？ 横坐标取和/或纵坐标取对数，logarithmic例如 http：//spiff.rit.edu/classes/phys301/lectures/blackbody/blackbody.html傅里叶级数展开的实际意义 1.傅立叶变换的物理意义傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。在数学领域，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。任意\"的函数通过一定的分解，都。功率谱密度如何理解？ 说到功率谱密度，那就不得不提功率谱，能量谱密度，频谱，频谱密度的概念。我最近也写过类似的文章，文章…MATLAB中进行FFT谱分析，如何将频谱图的横坐标转换成频率？ 你要先能确定你在进行仿真时用的fs，还有FFT时的位数N，也即你做完FFT后，信号y的长度。N=length（y），然后可以由ff=[0：N-1]*Fs/N来确定频率分布，把它作为横轴。画图时用plot(ff，abs(y))即可。频谱图中横坐标为频率，纵坐标的幅值代表什么 代表各个谐波信号的幅度2113值。DS-UWB 系统把5261频谱划分成上方频段4102和下方频段，WiMedia方法则有五个频段组。中1653间频率映像可能会占用更大的带宽。横坐标：频率。纵坐标：功率。常见的有振幅频谱图和相位频谱图。频谱图在机械故障诊断系统中用于回答故障的部位、类型、程度等问题。是分析振动参数的主要工具。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。扩展资料绘制方法在对数振幅频谱图中，频率轴（横轴）采用对数分度，幅值轴取对数值，单位为分贝（dB），采用线性分度。对数振幅频谱图的优点是可以将幅值相乘转化为对数幅值相加，而且在只需要频率特性的粗率信息时常可以归结为绘制由直线段组成的渐进特性线。以下是对数振幅频谱图的折线近似画法。根据幅频函数计算一阶极点和一阶零点，计算常数项A（0）。常数项对应对应的频谱图是一条平行于频率轴的直线，纵坐标为20lg(A(0))。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-20dB/十倍频的直线。一阶零点对频谱图的贡献是一条斜率为20dB/十倍频的直线。计算二阶零点和二阶极点。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-40dB/十倍频的。

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