X1=ifft(fre_x1);%未加窗信号X2=ifft(fre_x2);%加窗信号y1=ifft(Y1,nfft);%未加窗,增加fft点数y2=ifft(Y2,nfft);%加窗,增加fft点数figureplot(real(X1));holdon;plot(x1);legend('X1','x1');figureplot(real(X2));holdon;plot(real(y1));holdon;plot(real(y2));legend('X2','y1',...
在MATLAB中,我们可以使用fft函数进行傅里叶变换。而为了实现加窗傅里叶变换,我们还需要选择一个合适的窗函数。常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。下面是几个常用的加窗傅里叶变换函数的示例代码: 1.矩形窗: ``` N = 256; %信号长度 x = randn(N, 1); %生成随机信号 window = re...
plot(frequencies, abs(fft_result));title('加窗傅里叶变换结果');xlabel('频率 (Hz)');ylabel('...
Matlab FFT加窗实现代码 Fs=800; %sample frequence N=800; %FFT sample point Ts=1/Fs; %Time sample intervall L=800*Ts; %Signal length t=0:Ts:L; %t从0到L间隔为Ts %***signal generation***% x=2*sin(2*pi*52.8*t)+0.1*sin(2*pi*61.1*t)+0.8*cos(2*pi*51.1*t);%+0.5*randn(...
加窗信号是将原始信号与窗函数相乘得到的信号。 假设我们有一个原始信号x,长度为N。我们可以使用如下代码生成加窗信号: w=window(@hann,N); xw=x.*w; 其中,.*表示对应元素相乘的操作。 4. 加窗傅里叶变换的计算 在生成加窗信号之后,我们可以使用fft函数计算加窗傅里叶变换。 假设我们生成的加窗信号为xw...
若调整输入信号为 x=2*sin(2*pi*53*t)+0.1*sin(2*pi*61*t)+0.15*cos(2*pi*42*t)，观察FFT结果，可以看到加Hamming窗后与矩形窗相比，主瓣宽度增大，这导致频率分辨率降低。例如，在输入信号 x=2*sin(2*pi*52.8*t)+0.1*sin(2*pi*61.1*t)+0.8*cos(2*pi*51.1*t) 的...
index=1;%当前片段第一个信号位置在原始信号中的索引fori=1:ncol%提取当前片段信号值,并用海明窗进行加权(均为长度为nsc的行向量) temp_S=signal(index:index+nsc-1).*h';%对长度为nsc的片段进行nfft点FFT变换 temp_X=fft(temp_S,nfft);%从长度为nfft点(行向量)的fft变换中取一半(转换为列向量),存...
wind = blackman(N)'; % 给出布莱克曼窗函数 X = fft(x.*wind); % FFT % 作图 plot(freq,20*log10(abs(X(1:N/2+1))),'k'); grid; xlim([0 100]) xlabel('频率/Hz'); ylabel('幅值/dB'); title('信号谱图'); set(gcf,'color','w'); ...
常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。在MATLAB中,可以使用window函数生成指定类型的窗函数。例如,下面的代码使用汉宁窗对采样信号进行加窗处理: Matlab window = hann(length(t));生成汉宁窗函数 x = sin(2*pi*100*t).*window;生成频率为100 Hz的正弦信号并加窗 第三步:FFT计算 经过采样和加窗处理...