为什么要对信号进行频谱分析？ 对信号进行频谱分析的原因：在看似杂乱无章的信号中，找出一定振幅、相位、频率的基本的正弦（余弦）信号中，振幅较大（能量较高）信号对应的频率，百从而找出信号的主要振动频率特点。如减速机故障时，通过频谱分析，根据各级齿轮转度速，齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。信号谱分析是数字信号处理的重要内容，对确定的信号其时 域表示是确定的，其频谱可以通 过傅立叶变换得到。但在实际应用中，携带信息的信号本质上都是随机的，随知机信号不能用 确定的时间函数表示，只能用概率分布函数、概率密度函数或统计平均特性来描述。通常把 随机信号看作无限长度和无限能量的功率信号，由于不满足绝对可积，其傅立叶变换不存在，因此道只能研究其功率在频域的分布，即功率谱或功率谱密度。实际应用中人们所能得到的 随机信号专的样本函数总是有限长序列，根据有限长度的信号所得的功率谱只是随机信号属真实 功率谱的估计，称为功率谱估计。功率谱是平稳随机信号在频域上，描述各频率分量功率分 布情况的基本特征量，由于功率谱与相关函数之间是一对傅立叶变换，经典功率谱估计都依 据DFT，而采用FFT算法，故称之为非参数方法。
什么是连续时间信号的频谱，周期和非周期信号的频谱各有什么特点？
什么是频谱分析？ 频谱分析将信号源发出的信号强度按频率顺序展开，使其成为频率的函数，并考察变化规律，称为频谱分析。目的研究来噪声的频谱是为了深入了解噪声源的特性帮助寻找主要的噪声污染源，为噪声控制提供依据。应用软件及其方法对信自号进行频谱分析，往往对其进行傅里叶变换，观察知其频谱幅度与频谱相位。分析软件主要为Matlab。对于信号来说，分模拟信号与数字信号。对于模拟信号来说，往往对其进行抽样，然后进行快速傅里叶变换（fft），然后对其幅度（abs）和相位（angle）的图道像进行分析。对于数字信号，则可直接进行快速傅里叶变换。
信号频谱分析的意义 意义：对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，求出各个频率成分的幅值分布和能量分布，从而得到主要幅度和百能量分布的频率值。信号频度谱分析将信号源发出的信号强度按频率顺序展开，使其成为频率的函数，并考察变化规律，称为频谱分析。频谱分析主要分析信号是由问什么频率的正弦信号叠加得到的，以及这些正弦信号的振幅。扩展资料：一、信号频谱分析一般包含以下六项：1、频率设置答2、基准电平设置3、带宽、扫描时间、触发控制设置4、跟踪发生器设置5、跟踪控制设置6、利用标记功能测量回波损耗(以dB为单位)二、信号频谱分析原理：频内谱分析仪架构好似时域用途的示波器，一般面板上布建许多功能控制按键，作为系统功能之调整与控制，系统主要的功能是在频域里显示输入信号的频谱特性。参考资料来容源：-信号频谱分析
对实信号进行频谱分析，要求频谱分辨率F≤50Hz，信号最高频率fC=250Hz，试确定最小记录时间Tpmin，最大的采样间 根据要求频谱分辨率F≤50Hz，得 ；nbsp；nbsp；nbsp；因此Tpmin=0.02s。nbsp；为了避免频谱混叠，根据采样定理fS≥2fC得最小的采样频率为 ；nbsp；fS≥2fC=2×250=500(Hz)。
怎么用Matlab对excel数据中的幅值-时间转换为幅值-频率图，即频谱分析？
MATLAB中进行FFT谱分析，如何将频谱图的横坐标转换成频率？对一段音频信号进行FFT谱分析，长度为500点。横坐标为1-500。现在想将其直接转换为频率，已知采样率为22050HZ 及。
