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Matlab可以说是一个非常有用且功能齐全的工具，在通信、自控、金融等方面有广泛的应用。 本文讨论使用Matlab对信号进行频域分析的方法。 说到频域，不可避免的会提到傅里叶变换，傅里叶变换提供了一个将信号从时域转变到频域的方法。之所以要有信号的频域分析，是因为很多信号在时域不明显的特征可以在频域下得到很好的展现，可以更加容易的进行分析和处理。 FFT
6 q( T/ }( l. _Matlab提供的傅里叶变换的函数是FFT，中文名叫做快速傅里叶变换。快速傅里叶变换的提出是伟大的，使得处理器处理数字信号的能力大大提升，也使我们生活向数字化迈了一大步。 接下来就谈谈如何使用这个函数。 fft使用很简单，但是一般信号都有x和y两个向量，而fft只会处理y向量，所以想让频域分析变得有意义，那么就需要用户自己处理x向量 一个简单的例子 从一个简单正弦信号开始吧，正弦信号定义为： 我们现在通过以下代码在Matlab中画出这个正弦曲线 fo = 4; %frequency of the sine wave
9 D# i; v' e8 ZFs = 100; %sampling rate; ?* F n8 u* _# {
Ts = 1/Fs; %sampling time interval. S. o+ z j* q# c0 o5 R% h4 _
t = 0:Ts:1-Ts; %sampling period
; s9 a5 a( K( s9 q5 Zn = length(t); %number of samples3 d5 @/ P2 U4 a/ o4 N! Q' d* x
y = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve
+ ~) n; q7 \' \9 q: O
W0 f6 p6 v3 }7 n- e8 K%plot the cosine curve in the time domain, Q# z9 ]9 G: \- v
sinePlot = figure;
" Y \8 K! I) m# L. r2 A) eplot(t,y)
* T) M2 }3 A* j' v! J" kxlabel('time (seconds)')
1 F, g- K2 V8 M9 i/ O' z4 xylabel('y(t)')0 E3 i G3 E3 k8 P0 F; I. y
title('Sample Sine Wave'), l8 d2 u# x. |7 A
grid 这就是我们得到的：
- W' ?1 @! d5 V9 ]* Z. o
7 n4 s' f% M& `; H# |6 O+ C | 
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发表于 2018-10-15 18:02
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