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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* A1 H% c0 ?9 l; K0 M9 U2 L) ]8 g
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/ \7 `9 C! b2 k& |7 ]
Fs = 100; %sampling rate
$ ], F" g' \% gTs = 1/Fs; %sampling time interval
& P0 ]: S7 f' Z+ et = 0:Ts:1-Ts; %sampling period# h: ^, v/ u! z3 |
n = length(t); %number of samples# i. B# b- g( P' n
y = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve$ v) n8 d7 i7 l* Y8 \- ?
# M9 v" G' w6 O0 ] E) T
%plot the cosine curve in the time domain
$ C7 v- O% ?! a9 KsinePlot = figure;: ]2 I2 p: s# Q, u. @! A% N
plot(t,y)
- s R1 a. S2 \$ }xlabel('time (seconds)')3 c! B/ D; Q( G$ r* E
ylabel('y(t)')
: ~9 @$ J: p( z% o1 s0 ltitle('Sample Sine Wave'); C& W5 L, X2 q$ y3 z4 i+ s5 r
grid 这就是我们得到的:
8 ]$ B2 N7 I6 r3 ~3 ]3 [+ d! m
% f1 G1 f* p+ ?! j4 A2 G- m5 d |