matlab中使用FFT进行谐波分析的程序 本人毕业设计,需要用matlab进行谐波分析,希望高手给出应用FFT,加窗函数,以及插值三种方法在处理同一谐波数据时的对比,可参考如下。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))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。在 MATLAB 下如何实现对一组数据振幅谱和相位谱 为什么我觉得百我以前见度过这个问题。知。数据道是x(i),共N个点专,采样频率是属fsample dt=1/fsample df=1/N/dt f=0:df:(N-1)*df X=fft(fftshift(x))plot(f,real(X))plot(f,imag(X))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。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。MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定? 在MATLAB中做FFT,首先编写函数,对不同的采样频率和采样点数,计算FFT后的频率序列及其对应的幅值:function[f amplitude]=yopheeFFT(sampleRate,FFT_points)n=0:FFT_points-1;t=n/sampleRate;采样时间序列f_All=n*sampleRate/FFT_points;频率序列%构造混有噪声的周期信号并采样signal=2*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20.25*t)+0.2*randn(size(t));对信号进行快速Fourier变换,并求振幅amplitude_All=abs(fft(signal,FFT_points))*2/FFT_points;f=f_All(1:FFT_points/2);amplitude=amplitude_All(1:FFT_points/2);扩展资料MATLAB中FFT函数的意义:FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的。模拟信号经过ADC采样之后变成数字信号,可对此数字信号做FFT变换。N个采样点经过FFT之后就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次幂。假设采样频率为Fs,信号频率为F,采样点数为N。则FFT之后结果为N点复数,其中每一个点对应。如何用MATLAB实现快速傅立叶变换FFT? 如何用MATLAB实现快速傅立叶变换FFT,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。谁能从傅里叶变换的原理上解释matlab中FFT函数输出结果的含义? http://wenku.baidu.com/view/c51fab2758fb770bf78a5551.html望采纳
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