生成信号:首先,你需要生成一个时域信号。 执行FFT:使用fft函数对信号进行快速傅里叶变换,将其从时域转换到频域。 设置频率轴:正确设置频率轴,以便频谱图能够准确反映信号的频率成分。 绘制频谱图:使用plot函数绘制频谱图。 代码示例 以下是一个具体的代码示例,用于绘制一个余弦信号的频谱图: matlab % 生成信号 fs = 1000; % 采样频率
ylabel('幅值(修正后)') title('FFT变换幅值图') gridon subplot(2,1,2) phase_angle=angle(Y);%angle函数的返回结果为弧度 phase_angle=rad2deg(phase_angle); plot(f,phase_angle) xlabel('频率(Hz)') ylabel('相位角(degree)') title('FFT变换相位图...
2*pi,200); x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*150*t); % 计算傅里叶变换 y = fft(x)...
MATLAB中FFT的使用方法 是德科技 Keysight Technologies 已认证机构号 来自专栏 · 模拟IC设计实践 22 人赞同了该文章 The examples provided in the documentation of following MATLAB Script function might use functions that are not available in MATLAB Script (e.g., plot, figure, subplot, wvtool,...
Y=fft(y,NFFT)/L; % 进行FFT变换,除以总的采样点数,方便观察实际值。 f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); %频率轴,这里只显示Fs/2部分,另一半是对称的。 plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) %绘制波形 title('幅频相应'); xlabel('频率'); ...
[freq,X_real,X_angle]=myfft(x,Ns,fs);%计算频率-幅值参数%myfft函数到第一个例子里找 X_real=2*X_real;%信号有效长度的补偿 figure(2) plot(freq,X_real);%绘制频率-幅值曲线 得到的新频率分辨率为0.5hz。 可以看到,最终两个信号被成功的区分了出来。
title('FFT 模值'); figure; Ayy=Ayy/(N/2); %换算成实际的幅度,针对半频谱 Ayy(1)=Ayy(1)/2; %直流和奈奎斯特频率处还需要/2F=([1:N]-1)*Fs/N; %换算成实际的频率值,采到每个点对应的频率 plot(F(1:N/2),Ayy(1:N/2)); %显示换算后的FFT模值结果 ...
下面是在MATLAB中使用FFT的一些基本步骤: 1. 定义信号:首先需要定义一个离散时间信号。可以使用向量或矩阵来表示信号。 2. 计算FFT:使用fft函数来计算信号的FFT。例如,可以输入以下命令来计算信号x的FFT: ```matlab y = fft(x); ``` 3. 显示频谱:使用plot函数来显示FFT计算得到的频谱。例如,可以输入以下命令...
y=fft(x,N);%对原始信号做FFT变换 Mag=abs(y);%求FFT转换结果的模值subplot(2,1,1);plot(f,Mag);%绘制幅频相应曲线title('幅频相应');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(f,angle(y)*180/pi);%绘制相频响应曲线,注意这将弧度转换成了角度title('相频响应方式一');xlab...