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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+ C( ~1 D; Q w) X
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) {+ s8 N2 r+ |
Fs = 100; %sampling rate: p3 z7 T( I6 b
Ts = 1/Fs; %sampling time interval) t" H; u5 _; e0 T' r( y, `; D
t = 0:Ts:1-Ts; %sampling period
* z7 w9 j/ @/ in = length(t); %number of samples: r+ v% m' N, l% Q1 u+ |
y = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve9 S8 a( j- t" u* v
# e: r4 I& @7 v4 c# J, A%plot the cosine curve in the time domain% z Z2 n z/ V5 R9 v$ w' _1 H
sinePlot = figure;! i2 G0 ]& ]0 t2 x) a7 `2 u; Y
plot(t,y)
[4 @' Z$ k" f; j8 M0 K: S; C' yxlabel('time (seconds)')7 X3 ]$ T. Z! Y" Y
ylabel('y(t)')
6 Q4 ]0 M, H7 T, B7 _/ `title('Sample Sine Wave')4 A+ f" Y; S# b' r& v, {
grid 这就是我们得到的：
& G- L U, U. h1 n( C5 ]; j5 z d8 _8 I4 u
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发表于 2018-10-15 18:02
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