FFT输出频谱的纵坐标代表信号的幅度(或功率)。在Matlab中,fft函数返回的是复数数组,每个复数的模(即幅值)代表了对应频率成分的幅度。 为了得到真实的幅度值,通常需要将FFT变换后的结果乘以2/N(其中N是信号的长度)。这是因为FFT变换本身会将信号的能量分散到所有频率点上,而乘以2/N可以补偿这种分散效应,从而得到每...
figure(1);plot(x_axis,abs(Y));xlabel('Frequency');ylabel('Amplitude');title('FFT Result');gridminor;%绘出此图你会发现三个问题:% 1、前两个峰值横坐标不完全=f0 f1。% 这是因为频率分辨率的问题,横坐标其实是离散的,按照delta_f递增,所以无法确保峰值正好在f0 f1;% 2、应该有两个峰值,却出现...
FFT变换后的横坐标为数字角频率（范围是0~PI），数字角频率与原信号角频率满足关系式：wd=wT，其中，w为信号角频率，wd为数字角频率，T为采样的时间间隔，所以根据采样时间间隔（或采样频率）就可以计算原信号的频率，所以单位应该是角度的单位rad ...
假设原始信号的峰值为A,那么FFT的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢,就是在该频率下的信号的相位。 由于奈奎斯特(Nyquist)采样定理, 采样频率为Fs的采样信号, 只能重建原信号. 所以, 频谱横坐标的最大值只...
当极坐标看，条过原点的轴即为该方向的不同频率，离原点越远，频率越高（纹理细节），反之为背景等...
首先应弄清楚概念，横坐标就是频域。数据采集率是250Hz，知道FFT计算时是多少个点，如果是256点FFT，则计算后的数组的前128个点就是结果，后128个是对称的。前128个点就对应0～250hz，每250/128= 1.95hz 一个点，哪个点上幅值比较高，即为被采集量含有那个点对应的频率信号。
对一段音频信号进行FFT谱分析,长度为500点.横坐标为1-500.现在想将其直接转换为频率,已知采样率为22050HZ 及中心点对应的实际频率最大,应该是11025HZ(采样定理).求达人如何进行转换.使横左边关于中心点对称,中心频率为11025HZ[x,fs,bite]=wavread('C:\WINDOWS\Media\Windows XP 启动.wav',[1000 1499]);z...
>> nfft=1024 >>fno= ‘自功率谱密度 ‘>> a=fscanf(fid,'%f',[2,inf])>> status=fclose(fid)>> x=a(1,:)>> y=a(2,:)-a(1,:)>> f=0:sf/nfft:sf/2-sf/nfft >> w=hanning(nfft)>> z=psd(y,nfft,sf,w,nfft/2)>> nn=1:nfft/4 >> subplot(2,1,1)>>plot(f...
假设采样频率为 1M , 采样点数为1024 ,那么横坐标第N个点代表的频率X(N) = (1M / 1024) * N 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...
对于离散傅里叶变换横坐标的一点个人理解:从DFT公式来看,角频率为ω=2∗π∗k/N,频率f=k/N,难道频率只有这么小?但实际上采样点的频率间隔是采样频率fs,因此频率实际是f=fs*k/N(由于离散傅里叶变换的对称性,实际有用频率信息只有一半),根据采样定理,采样频率fs能够保留最高fs/2的频率信息,2点采样能...