对连续周期信号做FFT谱分析,结果双边谱要乘1/N,单边谱要乘2/N,因为直流只有一个点,所以无论单边谱还是双边谱直流都是乘1/N。 对连续非周期信号用FFT做谱分析,结果要乘以Ts(采样间隔)。 二、连续非周期信号的情况 连续非周期信号的谱(连续非周期信号傅里叶变换CTFT结果)和采样信号的频谱关系如下图所示。采样...
第二步：构造信号，包含 50 Hz 和 120 Hz 的正弦波，幅度分别为 0.7 和 1。第三步：向信号中加入均值为零、方差为 4 的白噪声。第四步：在时域中绘制含噪信号。由于噪声的存在，很难直接识别出信号的频率分量。第五步：计算信号的傅里叶变换。第六步：计算双侧频谱 P2 和单侧频谱 P1。第七...
title('加入白噪声的干扰的信号'),xlabel('t/s'),ylabel('X(t)'); %%计算信号傅里叶变换 Y=fft(X); %计算双侧频谱P2,然后基于P2和偶数信号的长度L计算单侧频谱P1 P2=abs(Y/L); P1=P2(1:L/2+1); P1(2:end-1)=2*P1(2:end-1); %%定义频域f并绘制单侧幅值频谱P1,与预期相符,由于增加了...
使用MATLAB学习数字信号处理:第四章 快速傅里叶变换(3、使用fft进行频谱分析,并初步探索Filter Designer模块,再使用fftfilt函数进行, 视频播放量 13594、弹幕量 1、点赞数 122、投硬币枚数 31、收藏人数 281、转发人数 63, 视频作者 算法工匠, 作者简介 通信工程师专辑
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 ...
对信号进行频谱分析时,数据样本应有足够的长度,一般FFT程序中所用数据点数与原含有信号数据点数相同,这样的频谱图具有较高的质量,可减小因补零或截断而产生的影响。 例3:x=cos(2*pi*0.24*n)+cos(2*pi*0.26*n) (1)数据点过少,几乎无法看出有关信号频谱的详细信息; (2)中间的图是将x(n)补90个零,幅度...
Y = fft(X);第六步、计算双侧频谱 P2， 计算单侧频谱 P1。P2 = abs(Y/L);P1 = P2(1:L/2+1);P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1)第七步、定义频域 f 并绘制单侧幅值频谱 P1 f = Fs*(0:(L/2))/L;plot(f,P1)title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')xlabel('f ...
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12、频谱的数据相当密, 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,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,谱的密度增高了,但仍不能分辨其中的频率成分,即谱的分辨率没有提高。只有数据点数足够多时才能分...