做信号处理的朋友应该都会fft比较熟悉,就是求傅里叶变换。我在这里也不再去讲这个函数了,但需要注意的一点:实信号的频谱关于0频对称,是偶函数,如果st = cos(2pif0*t)+1; t的长度为4000,那么0频的位置在第一个点,做fftshift后,0频的位置在低2001个点的位置,fft后的信号关于第2001个点对称,而不是4000个...
在完成这两个例子后，我们可以看到Matlab中对时域函数执行傅里叶变换的灵活性和实用性。无论是从理论角度分析复杂信号的频率成分，还是在实际应用中处理和分析数据，FFT函数都是一个强大的工具。通过熟练掌握FFT在Matlab中的应用，可以为各种工程、科学和数据分析任务提供有力支持。
采样点数越多,fft计算精度越高,但计算量增大,故要选择合适的采样点数.当采样点数等于2次幂数时,可用快速傅里叶变换法,极大提高运算速度,所以一般设定采样点数为2次幂数,实际采样数量不够时,自动以0填补.因为fft变换结果是对称的,故画图时,去掉了一般数据(第二个算式).不过我认为上述程序有问题......
DFT虽好,但是其计算的次数太多,不利于大数据量的计算。FFT是DFT的快速算法可以节省大量的计算时间,其本质仍然是DFT。 二、MATLAB中实现FFT 的计算 MATLAB傅里叶命令有两种: Y=fft(x) ,其中,x为一个序列(向量),存放采集信号的数据; 另外一种Y=fft(x,n),x ...
1.这是通常情况下,输入一个多频率成分的函数,然后得到傅里叶变换 clear;clc;Fs=10000;% 采样频率,要大于时域信号中最大频率的两倍T=1/Fs;% 采样周期,或者说是时域信号的时间步长,因为你处理的信号不会是连续的L=1000;% 信号长度,或者说你选取的信号离散点的个数,就是总共1000个时间点 由此知,频率分辨率为...
Y=fft(X,n,dim) 描述 Y=fft(X)用快速傅里叶转换FFT算法计算离散傅里叶变换DFT。 如果X是向量,那么fft(X)返回向量的傅里叶变换。 如果X是矩阵,那么fft(X)返回X中每一列向量的傅里叶变换。 Y=fft(X,n)指定进行n点DFT,如果X长度小于n则补零,如果X长度大于n则截断为n。
FFT(Fast Fourier Transformation)为一阶快速傅里叶变换函数,在数字信号处理中有着广泛的应用,变换结果为复数。有些信号在时域上很难看出变化特征,但如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。FFT把时域信号变换到频域上,直观的看各频率上的信号强弱。 一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号。采样定理告诉我们...
Matlab中的fft函数用于进行快速傅里叶变换。( ) Matlab中的fft函数用于进行快速傅里叶变换。( ) A、√ B、×
详细一点:首先从傅里叶变换原理角度讲,傅里叶振幅Xk可以由有限傅里叶系数AkBk取平方和后去平方根得出。其次在用matlab中fft函数对一个有限数列进行分析时:y=FFT(x,N),这里的y是一... 详细一点:首先从傅里叶变换原理角度讲,傅里叶振幅Xk可以由有限傅里叶系数Ak Bk取平方和后去平方根得出。其次在用matlab中...