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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
) m; ]+ s. I1 A; Y0 j1 j6 pMatlab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- f, C4 ?- r, h+ M$ f
Fs = 100; %sampling rate3 r% U* c, U) L% v$ |7 H7 k
Ts = 1/Fs; %sampling time interval
( m; ^2 S; l" Kt = 0:Ts:1-Ts; %sampling period* `, H3 H5 w+ ~ Z# i' {1 p, u% o W
n = length(t); %number of samples
& P3 Z- t4 G' b, M& `% cy = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve
7 C* r. [' E5 z3 n# W' ^; w! o E ]$ @7 ^" n4 I
%plot the cosine curve in the time domain
; C' z- c' g! z7 d/ xsinePlot = figure;" ~* ?8 r+ ^) Q; O. {. I6 m
plot(t,y). S3 R3 |' l+ o
xlabel('time (seconds)')
G; ^. B" v1 p$ \ Z9 E. gylabel('y(t)')
0 r4 W9 h6 s2 i0 Ttitle('Sample Sine Wave')
- Z+ o8 G, ?* U1 B! |$ pgrid 这就是我们得到的：
8 c1 j9 x9 i ^; q3 Q
- t1 n1 a6 ?$ r6 o4 b: `9 E! t | 
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发表于 2018-10-15 18:02
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