fft源代码(matlab) 对于正弦序列 )(8s i n )(3n R n n x N ??=π进行16点的dft 仿真 k=16; n1=[0:1:15]; xa1=sin(2*pi*n1/k); subplot(2,2,1) plot(n1,xa1) xlabel('t/T');ylabel('x(n)'); xk1=fft(xa1);xk1=abs(xk1); subplot(2,2,2) stem(n1,xk1) xlabel('k'...
Y = fft(X,n,dim) Description Y = fft(X) Y = fft(X) 使用fast Fourier transform(FFT)算法计算信号X的离散傅里叶变换: 如果X 是一个向量,那么 fft(X) 返回向量的傅里叶变换; 如果X 是一个矩阵,则 fft(X) 视X的列为向量,然后返回每列的傅里叶变换; 如果X是多维数组,则fft(X)将沿大小不等于...
Y = fft(X) Y = fft(X,n) Y = fft(X,n,dim) 解释: Y = fft(X) ,返回 X的离散傅里叶变换(DFT) 若X为列向量,对该列向量做DFT。 若X为矩阵,对X的每一列分别做DFT。 若X为多维数组,对X的每一页的每一列分别做DFT。 --- Y = fft(X,n) ,若X点的个数少于n,则在后面加0,凑到n。...
N=length(x); t=(0:1/fs:(N-1)/fs);%定义采样时间 figure(1); subplot(2,2,1); plot(t,x); axis([0 60 -0.3 0.3]); title('(男声)声音信号时域'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); y=fft(x,N); y1=abs(y); %计算双边谱 y2=y1(1:N/2+1); %计算单边谱 f=fs*(0:(N/...
Matlab编程实现FFT变换及频谱分析的程序代码 内容 1.用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号,并显示各自时域波形图 2.进行FFT变换,显示各自频谱图,其中采样率,频率、数据长度自选 3.做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4.用IFFT傅立叶反变换恢复信号,并显示恢复的正弦信号时域波形图 源程序...
MATLAB实用源代码 热度: 相关推荐 对于正弦序列进行16点dft和fft变换: k=16; n1=[0:1:15];%取点 xa1=sin(2*pi*n1/k);%写入输入函数 subplot(2,2,1)%输出输入函数 plot(n1,xa1) xlabel('t/T');ylabel('x(n)'); xk1=dft(xa1);%对xa1做dft变换 xk1=abs(xk1);%对xa1做dft变换去绝对...
一、sincsinc(t) sint2性质: sinc(t)dt 20Matlabsinc10y=fft(x)默认的N就是数据的个数 2振幅振幅Ndata=32振幅振幅Ndata=320频率/Hz Ndata=136Nfft=1282振幅振幅0频率/Hz Ndata=136Nfft=512振幅振幅0000频率频率FFT32时,频谱分辨率比较低,但没有由136,FFT128时,FFT 程序将数据截断了136,FFT512时,虽然如...
Y=fft(X,n,dim) 描述 Y=fft(X)用快速傅里叶转换FFT算法计算离散傅里叶变换DFT。 如果X是向量,那么fft(X)返回向量的傅里叶变换。 如果X是矩阵,那么fft(X)返回X中每一列向量的傅里叶变换。 Y=fft(X,n)指定进行n点DFT,如果X长度小于n则补零,如果X长度大于n则截断为n。
X=[12345];Y=fft(X)Y=1×5complex15.0000+0.0000i-2.5000+3.4410i-2.5000+0.8123i-2.5000-0.8123i-2.5000-3.4410i 代码语言:javascript 复制 计算Y的逆变换,结果与原始向量X相同。 代码语言:javascript 复制 ifft(Y)ans=1×512345 多写几句,基于傅里叶结果来重构信号,基本思想是通过傅里叶变换得到的主频幅值和...
Y =fft(X,n,dim) 说明 示例 Y=fft(X)用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算X的离散傅里叶变换(DFT)。 如果X是向量,则fft(X)返回该向量的傅里叶变换。 如果X是矩阵,则fft(X)将X的各列视为向量,并返回每列的傅里叶变换。 如果X是一个多维数组,则fft(X)将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为...