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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
E" T1 F$ ^; U! H" ]; _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. {2 m/ G2 M& }/ P
Fs = 100; %sampling rate2 v" K4 A: Q2 j! Q* j7 G* Q
Ts = 1/Fs; %sampling time interval
/ X8 r7 U; K8 h1 X+ X e/ Ot = 0:Ts:1-Ts; %sampling period
4 N4 a, j; i+ ^! W& fn = length(t); %number of samples( j! L1 Y( L% {& G
y = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve
& R3 K3 r7 @' l" I2 H& D0 U( i8 Z) ^ 8 W! Z2 `5 p& D3 e; @( c
%plot the cosine curve in the time domain
( a$ `2 ~: p5 {8 @7 psinePlot = figure;) z; ~/ v% I$ B7 [# O
plot(t,y)* \ r4 s1 a9 R: B0 w4 M
xlabel('time (seconds)')
; K9 B6 Q7 Q. Mylabel('y(t)')% t3 X7 y/ E* @% R
title('Sample Sine Wave'): D" o+ r. I; G9 A" Z& _$ j/ o
grid 这就是我们得到的: 1 v3 n! x% E; a5 ]
4 L# @ \# o* X4 D$ N1 g
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