plot(frequencies, abs(fft_result));title('加窗傅里叶变换结果');xlabel('频率 (Hz)');ylabel('...
使用MATLAB中的fft函数对加窗后的信号进行FFT变换,并分析频谱。以下是一个示例代码: matlab % 对加窗后的信号进行FFT变换 N = length(windowed_signal); % FFT点数 Y = fft(windowed_signal, N); % 进行FFT变换 % 计算双边频谱并转换为单边频谱 P2 = abs(Y/N); P1 = P2(1:N/2+1); P1(2:end-...
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',...
X = fft(x .* window); %加窗傅里叶变换 ``` 4.布莱克曼窗: ``` N = 256; %信号长度 x = randn(N, 1); %生成随机信号 window = blackman(N); %布莱克曼窗 X = fft(x .* window); %加窗傅里叶变换 ``` 以上示例代码中,N为信号长度,x为输入信号,window为选择的窗函数,X为加窗傅里叶...
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...
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'); ...
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(...