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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+ @: S, s- p% A' ?( e
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
$ M' ~% |# k& YFs = 100; %sampling rate
! @/ v( a" R' D+ LTs = 1/Fs; %sampling time interval. j& D) N! _) K" q
t = 0:Ts:1-Ts; %sampling period
9 p" y/ U r' o' M- I5 e% t. Hn = length(t); %number of samples
9 @" N& Q3 w9 A! T/ U0 V# cy = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve& Z0 e x" z, T, n# l0 Y0 {
# P: a' c$ g. k. B' J%plot the cosine curve in the time domain: c; H9 b# k& l- T
sinePlot = figure;: a" [2 O& b: w8 D
plot(t,y)2 L5 N) s* U1 _7 }- c
xlabel('time (seconds)')2 X5 E8 n& K; u; z& S
ylabel('y(t)')
+ M' n2 c4 W+ f Atitle('Sample Sine Wave')" [/ C& I* w5 [6 I5 U& B) f
grid 这就是我们得到的:
! W0 y: |5 a1 y8 k) C" @
/ y& N" `2 `! B$ T# F \& u% z |