整个频谱图是以Nyquist频率为对称轴的。并且可以明显识别出信号中含有两种频率成分:15Hz和40Hz。由此可以知道FFT变换数据的对称性。因此用FFT对信号做谱分析,只需考察0~Nyquist频率范围内的福频特性。若没有给出采样频率和采样间隔,则分析通常对归一化频率0~1进行。另外,振幅的大小与所用采样点数有关,采用128点和...
如果要提高频率分辨力,则必须增加采样点数,也即采样时间。 频率分辨率和采样时间是倒数关系。 注意:为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方。 例:假设我们有一个信号,它含有一个2V的直流分量,一个频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号,以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。 用数学...
在MATLAB中做FFT，首先编写函数，对不同的采样频率和采样点数，计算FFT后的频率序列及其对应的幅值：function [f amplitude] = yopheeFFT(sampleRate,FFT_points)n = 0:FFT_points-1;t = n/sampleRate; %采样时间序列 f_All = n*sampleRate/FFT_points; %频率序列 %构造混有噪声的周期信号并...
对于复数信号,N个点FFT之后会产生N个频率点,频谱的带宽为N,每个点所占的带宽为\frac{1}{N},将每个幅值都乘以\frac{1}{N}即可得到真实的频率幅值。 以下为MATLAB实操: 以这个题目为例 1、不进行幅值修正的情况: clear;clc;Fs=1000;% 采集频率T=1/Fs;% 采集时间间隔N=2000;% 采集信号的长度--采样点数...
在MATLAB中做FFT,首先编写函数,对不同的采样频率和采样点数,计算FFT后的频率序列及其对应的幅值: function [f amplitude] = yopheeFFT(sampleRate,FFT_points) n = 0:FFT_points-1; t = n/sampleRate; %采样时间序列 f_All = n*sampleRate/FFT_points; %频率序列 %构造混有噪声的周期信号并采样 ...
例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf;fs=100;N=128; %采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号 y=fft(x,N); %对信号进行快速Fou...
(1)数据个数N=32,FFT所用的采样点数NFFT=32; (2)N=32,NFFT=128; (3)N=136,NFFT=128; (4)N=136,NFFT=512。 clf;fs=100; %采样频率 Ndata=32; %数据长度 N=32; �T的数据长度 n=0:Ndata-1;t=n/fs; %数据对应的时间序列 x=0.5*sin(2*pi*1...
1、首先点击Matlab数据导入菜单-->选择Excel文件-->打开。2、导入-->数据类型-->数值矩阵-->导入所选数据。3、然后在Matlab工作区即可看到导入的数据是一个矩阵。4、然后新建一个simulink仿真模型-->器件库(simulink Library Browser)-->找到From warkspace拖到模型中-->找到Powergui拖到模型中-->...
假定fft点数为N，采样率fs，fft后用fftshift将零频搬移到图形中央，则横坐标为(-N/2:1:N/2-1)*...
信号离散化造成的采样点数:N = Duration/Ts + 1; 根据Fourier分析的相关结论,我们知道时域的采样将会造成频域的周期化,该周期为采样频率Fs(著名的香农采样定理基于此).于是,经过matlab的fft函数处理后,得到数据的横坐标为0:Fs/(N-1):Fs。相关代码如下所示: ...