在MATLAB中,使用fft函数对信号进行快速傅里叶变换(FFT)并绘制频谱图是一个常见的操作。下面,我将按照您提供的提示,逐步解释如何在MATLAB中完成这一过程,并附上相应的代码片段。 1. 准备数据 首先,您需要生成或获取一个信号。这里,我们以一个简单的正弦波信号为例: matlab Fs = 1000; % 采样频率 1000 Hz T ...
可以使用plot函数或stem函数绘制频谱图。 plot(f, absX); 复制代码 或 stem(f, absX); 复制代码 可以根据需要进行其他绘图设置,比如添加标题、坐标轴标签等。 完整的代码示例: %已有数据示例x=[1,2,3,4,5,4,3,2,1];%计算傅里叶变换X=fft(x);%计算频率轴N=length(x);f=(-N/2:N/2-1)*(1/...
%绘制32 点DFT 的幅频特性图 title('32点 DFT[x_6(nT)]|');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([-32 31 0 20]); N=64;n=0:N-1; %FFT 的变换区间 N=64 x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T); %对x6(t) 64点采样 X6k64=fftshift(fft(x6nT,64)...
正确的频谱图绘制步骤应该包括：首先，定义时间向量t和信号x；其次，利用fft函数进行快速傅里叶变换；然后，使用fftshift函数将频谱中心移至原点；接着，根据采样频率计算频率轴；最后，绘制幅值谱图并加上网格线。需要注意的是，matlab中的fft函数默认进行归一化处理，因此在绘制频谱图时，需要根据具体需求...
); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('f=200Hz');grid on;subplot(3,1,3),plot(f(1:N/2),mag3(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('f=3800Hz');grid on;fft频谱图如下：
1、fft 其中,第一行是对发送信号进行fft,并除以信号总数,为什么除以总数,这是因为在matlab里的fft函数并没有除以傅里叶变换中的1/N,具体可以找傅里叶变换的原公式思考一下。 2、单边带 在matlab中,利用fft得到的频域信号,如果直接绘制频谱的话,会得到双边谱,而且前半段是正频率谱而后半段是负频率谱,因此,如...
直接使用fft()绘制% 两个频率分别为15HZ 和 20HZ 的正弦信号 Fs=50;%采样频率50Hz f1=15; f2=20; t = 0:1/Fs:10-1/Fs % 0-9.98s 一共500个点 x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);%原始信号 N=length(x)% N=500 f…
(2)中间的图是将x(n)补90个零,幅度频谱的数据相当密,称为高密度频谱图。但从图中很难看出信号的频谱成分。 (3)信号的有效数据很长,可以清楚地看出信号的频率成分,一个是0.24Hz,一个是0.26Hz,称为高分辨率频谱。 可见,采样数据过少,运用FFT变换不能分辨出其中的频率成分。添加零后可增加频谱中的数据个数,...
以下是绘制频谱的基本步骤在MATLAB中的实现。例如，对于无载波幅度和相位调制信号（CAP 4）的处理，首先要进行快速傅里叶变换（FFT），并除以信号长度以修正FFT函数中的正常化。接着，注意区分双边谱和单边带频谱，双边谱需使用fftshift函数调整直流分量位置。例如：无载波幅度和相位调制信号处理 F_TxSignal...