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...
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...
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...
在进行MATLAB中的FFT（快速傅里叶）计算时，得到的频谱图实际上是复数形式表示的。这是因为FFT结果是一个复数数组，其中包含实部和虚部，表示信号在不同频率上的幅度和相位。在频谱图中，幅度通常是指复数的模值，即复数在复平面上的长度。为了得到幅度谱，我们需要对复数进行模运算。在MATLAB中，这是...
因为对于大多数实信号来说，正负频率是对称的，所以fft计算频谱后，实际是计算了在一个周期内的谱，而习惯上是只要在[0,Ts/2]观察就可以了，俗称单功率谱或者单边频谱，因此程序就取2了。你自己也可以全部取，注意x向量同样对应长度就可以了。
1.FFT的结果看的是频谱,所以怎么把横坐标的值从原来的FFT点数0:N-1转换为频率值呢? 首先要引出频谱分辨率的概念,即分辨两个不同频率信号的最小间隔,FFT结果相邻点间的间隔。因为N点FFT对应采样率为fs的序列,其频率分辨率为,其中Ts为采样周期,T为整个序列的时间长度。有关频率分辨率的就不多说了。所以我们横坐...
其中,X为输入信号,Y为FFT结果,P2为双侧频谱,P1为单侧频谱,f为频率。 三、相位分析 相位代表了信号在不同频率上的相位差。通过对FFT结果取角度值,我们可以得到信号在不同频率上的相位信息。在MATLAB中,可以通过以下代码获取信号频谱的相位信息: ```matlab Y = fft(X); P2 = angle(Y); ``` 相位信息对于...
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 ...
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 figure(1); plot(t,x); title('Original Signal'); xlabel...