y = fft(whaleMoan,n); 1. 2. 3. 绘制信号的功率谱。绘图指示,鸣声包含约 17 Hz 的基本频率和一系列谐波(其中强调了第二个谐波)。 f = (0:n-1)*(fs/n)/10; % frequency vector power = abs(y).^2/n; % power spectrum figure plot(f(1:floor(n/2)),power(1:floor(n/2))) xlabel(...
登录后复制m= length(whaleMoan);n= pow2(nextpow2(m));y= fft(whaleMoan,n); 绘制信号的功率谱。绘图指示,鸣声包含约 17 Hz 的基本频率和一系列谐波(其中强调了第二个谐波)。 登录后复制f=(0:n-1)*(fs/n)/10;%frequency vector power=abs(y).^2/n;%power spectrum figure plot(f(1:floor(...
(1)首先介绍运用Origin7.5进行FFT的基本操作, 选中数据后,点击“分析”,下拉菜单中出现“快速傅里叶变换FFT”,点击进入,这个时候会弹出对话框。对话框中,“FFT”下面的“Forward”和“Backward”是正变换和逆变换。“Spectrum”选择“Amplitude”或者选择“Power”,一个是幅度谱,一个是功率谱。其中功率谱是幅度谱的...
y = fft(whaleMoan,n); 1. 2. 3. 绘制信号的功率谱。 该图表明,呻吟由大约17 Hz的基频和一系列谐波组成,其中强调了二次谐波。 f = (0:n-1)*(fs/n)/10; % frequency vector power = abs(y).^2/n; % power spectrum plot(f(1:floor(n/2)),power(1:floor(n/2))) xlabel('Frequency')...
Pxy = abs(fft(Rxy)).^2; % 计算互功率谱 f = Fs*(0:(L/2))/L; % 计算频率向量 figure; plot(f, Pxy); % 绘制互功率谱图 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power Spectrum'); title('Cross-Power Spectrum of x and y'); 在这个示例中,我们首先生成了两个正弦波信号x和y,然后使用xco...
U = win'*win;% compensates for the power of the window. [Xx,f] = computeDFT(xw,nfft,Fs); P = Xx.*conj(Xx)/U;% Auto spectrum. 经过验证,把FFT方法计算的功率谱结果除以上面的U,结果就一致了,这里想问的是,除以U的原因是为啥上面的注释看得不知所以然。©...
b. plot of the FFT power spectrum of frequencies for the data % load example data set of tide heights in Mar-Jun 2018 in Puget Sound load fft_spectrum_example_data % run the fft_spectrum function on the example data set fft_spectrum(jdatenum, depth, 'Tide Height', 'm', 3); 인...
Pxx7=abs(fft(w.*y(769:1024),Nsec).^2)/Nsec; Pxx=10*log10((Pxx1+Pxx2+Pxx3+Pxx4+Pxx5+Pxx6+Pxx7)/7); f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx); subplot(2,1,2);plot(f,Pxx); xlabel('频率/Hz');ylabel('Power Spectrum (dB)'); title('Averaged Modified Periodogram (half overla...
pxx4=abs(fft(y(769:1024),Nsec).^2)/Nsec; %第四段功率谱 Pxx=10*log10((pxx1+pxx2+pxx3+pxx4)/4); %平均得到整个序列功率谱 f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx); %给出功率谱对应的频率 %%plot(f(1:Nsec/2),Pxx(1:Nsec/2)); %绘制功率谱曲线 ...
title('double power spectrum Density'); %=== %以下计算单边谱、单边功率谱及单边功率谱密度 %=== gauss_spec=fft(ifftshift(gauss_time)); %计算单边谱无需fftshift gauss_spec=gauss_spec/Ns; %计算真实的幅度值 single_gauss_spec=gauss_spec(1:floor(Ns...