matlab初学者，关于fft的变换有很多不懂的地方，求指教，详见补充问题 fft 振幅谱

matlab初学者，关于fft的变换有很多不懂的地方，求指教，详见补充问题 这是因为你对plot函数的理解不够导致的，快速傅里叶变换所得的结果是复数，不同的plot函数调用格式有着不同的含义，而频率谱包含振幅谱与相位谱，下面是几种快速傅里叶变换plot图像的解释：（1）首先给出代码和注释：clearclose allclcn=0:0.01:16;采样点y=sin(n);时间域ZZ=fft(y,128);频率域k=(0:128-1)/(0.01*128);采样频率figure;plot(ZZ);grid on;复数空间图像figure;plot(k,ZZ);grid on;默认忽略虚部，与实部谱一致figure;plot(k,real(ZZ));grid on;实部谱figure;plot(k,abs(ZZ));grid on;振幅谱figure;plot(k,angle(ZZ));grid on;相位谱w=(-128/2:128/2-1)/(0.01*128);频率域对称化后的采样频率figure;plot(w,abs(fftshift(ZZ)));grid on;频率域对称化后的振幅谱figure;plot(w,angle(fftshift(ZZ)));grid on;频率域对称化后的相位谱（2）图像的解释：1.plot(ZZ)，绘制出的是ZZ复数空间的图像，横轴是实部，纵轴是虚部2.plot(k,ZZ)，当横坐标为频率，纵坐标为复数时，默认忽略虚部，这个图像与下面的实部谱一致：3.plot(k,real(ZZ))：real表示取复数ZZ的实部，这是实部谱4.plot(k,abs(ZZ))：abs表示振幅谱5.plot(k,angle(ZZ))：angle表示傅里叶（FFT、DFT、傅立叶、Fourier）傅里叶变换的结果为什么含有复数？ 第一，从定义式上看，积分号里含有复数，积分结果是复数；第二，从傅立叶变换的物理意义上看：FT变换是将一个信号分解为多个信号之和的形式，并且是正弦或余弦信号叠加的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。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FFT的使用方法 一.调用方法 X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk=39.0000-10.7782+6.2929i 0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i 0+5.0000i-10.7782-6.2929i Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。二.FFT应用举例 例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf;fs=100;N=128;采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);信号 y=fft(x,N);对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag);绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'为什么FFT或者求MFCC时候，都要用对数谱? 今天看到一些语音方面的东西，有个问题:就是往往在求FFT或者MFCC的时候，会求出对数谱，而不是线性谱。matlab 计算功率谱、1\/3倍频程均方根值谱 怎样只选取4~8Hz中心频率点 MATLAB处理信号得到频谱、相谱、功率谱第一：频谱一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)Xk=39.0000-10.7782+6.2929i 0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i 0+5.0000i-10.7782-6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf;fs=100;N=128;采样频率和数据点数n=0:N-1;t=n/fs;时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);信号y=fft(x,N);对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y);求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N;频率序列subplot(2,2,1),plot(f,mag);绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));绘在 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))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MATLAB 的fft函数返回值是什么啊 一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf;fs=100;N=128;采样频率和数据点数n=0:N-1;t=n/fs;时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);信号y=fft(x,N);对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y);求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N;频率序列subplot(2,2,1),plot(f,mag);绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;对信号采样数据为1024点的处理fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;x

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