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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。 FFT3 W% Q& k; L5 @# ?, K
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! u# p7 u# X% ^0 t6 [. a
Fs = 100; %sampling rate: J' q2 d& x1 S/ P! s
Ts = 1/Fs; %sampling time interval
( {5 ]/ s& F$ a" a! V; Ct = 0:Ts:1-Ts; %sampling period0 u& \+ q: z! Z8 \
n = length(t); %number of samples
6 _2 ^6 g8 X# _% G8 oy = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve3 h: w X ?, Q$ K1 H
# m6 G9 k: ~/ O%plot the cosine curve in the time domain
! |& N' u* S7 m0 NsinePlot = figure;
% |8 _/ ^9 a* N" Z! Gplot(t,y)1 a% W/ \" _$ Z, p. d
xlabel('time (seconds)')7 c4 @& J, f5 h6 _/ D, Q) X. u
ylabel('y(t)')
X" H9 i9 ^& z- T ]title('Sample Sine Wave')5 Y& S3 {7 R6 L5 z
grid 这就是我们得到的: 2 {7 |! c/ i* L1 @; m& I
: M* t# u, l6 m/ L) f0 j
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