结果分别绘制在三个图中,对应简单的功率谱密度(PSD)、对数功率谱密度(dB)和幅度谱。 幅度(f)= √PSD(f) 2)该函数的实用性在于调整频率轴。 3)使用Matlab内置函数fft计算快速傅里叶变换,但对于长度小于1000点的信号,可以使用嵌套函数y=Fast_Fourier_Transform(X, N)。 FFT(快速傅里叶变换)是一种计算效率高...
在MATLAB中,通过FFT(快速傅里叶变换)计算功率谱密度(PSD)是一个常见的信号处理任务。下面,我将分点解释FFT在MATLAB中的基本用法、如何通过FFT计算功率谱密度、提供一个MATLAB代码示例、解释代码中每一步的作用,并说明如何解读功率谱密度的结果。 1. FFT在MATLAB中的基本用法 FFT是MATLAB中用于计算离散傅里叶变换的...
FFT与MATLAB实现 DFT虽然好,但由于计算的次数太多,数据量一大就显得相当复杂 最后将DFT进行改进成FFT,即FFT是DFT的快速算法,本质上仍然是DFT。 MATLAB中提供“fft”函数,可以直接对数据进行快速傅里叶变换。但是由于FFT的本质仍然是DFT,则得到的频谱是用功率谱密度(PSD)定义的,也就是它的幅值表示的是单位带宽的幅值...
幅度谱Y[f]通过计算功率谱密度（PSD）的平方根得到。对于一个长度为N的信号y(t)，可以通过FFT计算其功率谱密度（P(f)）和幅度谱（F(f)），假设信号的采样率为Fs（奈奎斯特率）。
功率谱密度(PSD)是信号在频域上的能量分布,它可以帮助人们了解信号的频率成分以及不同频率成分的能量大小。 2. matlab中的fft函数 在matlab中,可以使用fft函数来计算信号的快速傅里叶变换。fft函数的基本语法为: Y = fft(X) 其中X是输入的信号序列,Y是输出的频谱序列。使用fft函数可以将一个长度为N的时域序列...
%思想:welch法采用信号重叠分段,加窗函数和FFT算法等计算一个信号序列的自功率谱(PSD)和两个信号序列的互功率谱(CSD),采用MATLAB自 %带的函数psd clf; Fs=1000; N=1024;Nfft=256;n=0:N-1;t=n/Fs; window=hanning(256); noverlap=128; dflag='none'; ...
%生成信号并显示在MATLAB窗口中 fs=1000;%采样率 t=0:1/fs:1;%时间向量 %生成带有噪声的信号 x1=sin(2*pi*50*t)+randn(size(t));%第一种带有噪声的信号 x2=chirp(t,100,1,200,'quadratic')+randn(size(t));%第二种带有噪声的信号
内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd函数源程序就直接使用,极易导致概念混淆...
FFT, PSD, and CSD (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69634-fft-psd-and-csd), MATLAB Central File Exchange. Retrieved January 30, 2025. MATLAB Release Compatibility Created with R2009b Compatible with any release Platform Compatibility Windows macOS Linux Categories MATLAB ...
登录后复制clc;closeall;clearall;fs=10e6;N=4000;t= (0:N-1)/fs;f0=1e5;st= cos(2*pi*f0*t) +1;st_fft= fft(st);psdx= abs(st_fft(1:end/2+1)).^2/fs/N; %功率谱密度为能量谱密度除以时间,摸值的平方即为能量谱psdx(2:end) =2*psdx(2:end); %乘2是因为fft结果是对称的,在...