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matlab快速傅里叶变换(三个matlab程序介绍)$ m2 |- O$ ?* D; X) F! H+ F1 F9 m- R
# w( Y+ h- J& R5 @一种积分变换,它来源于函数的傅里叶积分表示。积分 (1) 称为ƒ 的傅里叶积分。周期函数在一定条件下可以展成傅里叶级数,而在(-∞,∞)上定义的非周期函数ƒ,显然不能用三角级数来表示。但是J.-B.-J.傅里叶建议把ƒ表示成所谓傅里叶积分的方法。 傅里叶变换在物理学、电子类学科、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值谱——显示与频率对应的幅值大小)。 傅里叶变换(fft)matlab程序一Fs = 128; % 采样频率 T = 1/Fs; % 采样时间 L = 256; % 信号长度 t = (0 -1)*T; % 时间 x = 5 + 7*cos(2*pi*15*t - 30*pi/180) + 3*cos(2*pi*40*t - 90*pi/180); %cos为底原始信号 y = x + randn(size(t)); %添加噪声 figure; plot(t,y) TItle(‘加噪声的信号’) xlabel(‘时间(s)’) N = 2^nextpow2(L); %采样点数,采样点数越大,分辨的频率越精确,N》=L,超出的部分信号补为0 Y = fft(y,N)/N*2; %除以N乘以2才是真实幅值,N越大,幅值精度越高 f = Fs/N*(0:1:N-1); %频率 A = abs(Y); %幅值 P = angle(Y); %相值 figure; subplot(211);plot(f(1:N/2),A(1:N/2)); %函数fft返回值的数据结构具有对称性,因此我们只取前一半 TItle(‘幅值频谱’); xlabel(‘频率(Hz)’); ylabel(‘幅值’); subplot(212); plot(f(1:N/2),P(1:N/2)); TItle(‘相位谱频’); xlabel(‘频率(Hz)’); ylabel(‘相位’); ; p4 I; C* \3 `9 ^+ Q
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