计算三点相位信息:直流信号没有相位信息; 65点 :arctan(-192, 332.55)=-0.5236 ;97点: arctan(192, 2.4e-12)=1.5708 单位为弧度转换为角度:65点: 180*(-0.5236)/pi=-30.0001 ;97点:180*1.5708/pi=90.0002 总结:假设FFT之后某点n用复数a+bi表示,那么这个复数的模就是An=sqrt(a*a+b*b),相位就是P...
fprintf('全相位FFT计算的相位是: %d°!\n',apFFT_x1_phase); %% === %% 如下是直接使用FFT,可用于同apFFT处理效果进行对比 % fft_x_n = fft(x1_t); % [fft_x_peak, fft_x_idx] = max(abs(fft_x_n)); % max_fft_x = fft_x_n(fft_x_idx); % fft_x_rad = angle(max_fft_x); ...
fft计算相位谱的原理 FFT计算相位谱的原理是基于傅里叶变换的。傅里叶变换是将一个信号分解成许多不同频率的正弦和余弦波的过程。在FFT中,我们首先要将时域上的信号进行采样,得到一组离散的数据点。然后,通过对这些数据点进行傅里叶变换,我们可以将信号转换到频域上。 在频域上,我们可以得到信号的振幅谱和相位谱...
而相位谱则是指傅里叶变换后频谱的相位信息,它能够帮助我们理解信号在频域上的相位信息,对信号的时域和频域进行分析。 2. 使用Python计算FFT 在Python中,我们可以使用NumPy库来实现快速傅里叶变换。我们需要导入NumPy库和一些绘图库,比如Matplotlib,以便进行结果的可视化。我们可以使用NumPy库中的fft.fft函数对信号进行...
fft_com=fft_com_raw(1:num/2+1)*2/num;% complex fft_com(1)=fft_com(1)/2;fft_com(end)=fft_com(end)/2;% complex fft_fre=(0:1:num/2)*fre/num;% frequency % fft_amp=abs(fft_com);% amplitude fft_pha=angle(fft_com);% phase in radian ...
有多种可能的原因导致STM32 FFT计算得到的相位谱与Matlab计算的不一致: 1. 输入数据不一致:可能是因为STM32和Matlab使用了不同的输入数据,比如采样频率、采样点数、输入信号等不同。 2. 窗函数不一致:FFT计算中常常会使用窗函数对输入信号进行加窗处理,不同的窗函数会对结果产生不同的影响。如果STM32和Matlab...
在5Hz点的相位mathlab 和 stm32 fft计算结果是相同的都是60度，但在其他频率计算结果就完全不一样了 ...
下面是我们进行 FFT 相位谱计算的整体步骤: 接下来,我们将逐步实现每个步骤。 1. 导入所需库 在这个步骤中,我们需要导入 Python 中处理数学计算和绘图所需的库。我们将使用NumPy进行数字运算,使用Matplotlib进行绘图。 # 导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...