X3n=cos(8*pi*nT)+cos(16*pi*nT)+cos(20*pi*nT);%采样subplot(311);fft_stem(X3n,16);%对N=16的频谱分析subplot(312);fft_stem(X3n,32);%对N=32的频谱分析subplot(313);fft_stem(X3n,64);%对N=64的频谱分析 endfunctionfft_stem(A,N)%计算FFT并打印子函数 globalT;Tp=N*T;F=1/Tp;%...
FFT的主要应用 信号处理 音频处理:提取频谱、滤波、降噪。 医学信号:如心电图分析,检测异常频率。 图像处理 频谱分析:图像去噪、高通/低通滤波。 压缩技术:如JPEG利用离散余弦变换(DCT)。 通信 信号调制与解调:分析频谱特性。 OFDM系统:FFT是正交频分复用的核心算法。 科学研究 地震分析:检测波形频率特征。 天文观测...
Frequency axis指的是横坐标是直接显示频率,还是基础频率的倍数 点击“Compute FFT”进行分析 分析结果如下: 400Hz基波幅值为26.32,总谐波失真(THD)为5.19%,主要的谐波为3次谐波与5此谐波。 计算结果 5 Excel数据导入的新方法 ImportData 使用From Workspace选择数据 参考...
本节不会说明FFT的底层实现,只介绍scipy中fft的函数接口以及使用的一些细节。 1、产生原始信号——原始信号是三个正弦波的叠加 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp from scipy.fftpackimportfft,ifftimportmatplotlib.pyplotasplt ...
FFT是四种(傅里叶分析的内核运算,我们将变换理解为信息在时域和频域之间的交换,那么DFT/FFT则完成了这个过程中的数值计算,四种分析的差异则在于其输入输出的“接口”。 一、DFS离散时间傅里叶级数 x[n]=\sum_{n=<N>}X(k\Omega_0)e^{jk\Omega_0n},n\in[0,N-1]\\ X_k=\frac{1}{N}\sum...
执行FFT分析 进入FFT功能：在示波器面板上找到“数学运算”（Math）按钮，按下后选择“FFT”选项。配置FFT参数：窗口类型：通常可以选择汉宁窗、长方窗等。每种窗函数对频谱泄漏和分辨率有不同的影响，应根据信号特征选择。FFT点数：常见选项有512、1024、2048等，点数越多，频率分辨率越高。观察频谱图：频谱图显示在...
快速傅里叶变换 (FFT) 是一种生成傅里叶变换的计算效率高的方法。FFT的主要优点是速度,它通过减少分析波形所需的计算次数来实现速度。与FFT相关的缺点是可以转换的波形数据范围有限,并且需要对波形应用窗口加权函数(待定义)以补偿频谱泄漏(也有待定义)。
要在MATLAB中进行FFT分析,步骤主要包括:导入数据、使用fft函数计算傅里叶变换、解释频域结果。可以通过详细描述fft函数的使用来展开。首先,将数据导入MATLAB工作区,例如使用csvread或xlsread函数。然后,调用fft函数对数据进行傅里叶变换。最后,通过分析频域结果,如频
当使用DAQ模块时,最常见的操作之一是对采集到的数据进行分析,其中最具代表性的操作是FFT(快速傅里叶变换)。本文将结合ChatGPT模型,演示如何使用FFT算法分析正弦信号的频率和幅值。 (1)请使用C#编程,帮我实现一个生成幅值为2V、频率为1000Hz的正弦波,并将数据保存到数组中 ...