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时间:2018-12-06
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1、基于Matlab对信号进行频域分析的方法 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 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
2、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;%frequencyofthesinewave Fs=100;%samplingrate Ts=1/Fs;%samplingtimeinterval t=0:Ts:1-Ts;%samplingperiod n=length(t);%numberofsamples y=2*sin(2
3、*pi*fo*t);%thesinecurve %plotthecosinecurveintheTImedomain sinePlot=figure; plot(t,y) xlabel(‘TIme(seconds)’) ylabel(‘y(t)’) TItle(‘SampleSineWave’) grid 这就是我们得到的: 当我们对这条曲线fft时,我们希望在频域得到以下频谱(基于傅里叶变换理论,我们希望看见一个幅值为1的峰值在-4Hz处,另一个在+4Hz处) 使用FFT命令 我们知道目标是什么了,那么现在使用Matlab的内建的FFT函数来重新生成频
4、谱 %plotthefrequencyspectrumusingtheMATLABfftcommand matlabFFT=figure;%createanewfigure YfreqDomain=fft(y);%takethefftofoursinwave,y(t) stem(abs(YfreqDomain));%useabscommandtogetthemagnitude %similary,wewoulduseanglecommandtogetthephaseplot! %we‘lldiscussphaseinanotherpostthough! xlabel(’
5、SampleNumber‘) ylabel(’Amplitude‘) TItle(’UsingtheMatlabfftcommand‘) grid axis([0,100,0,120]) 效果如下: 但是注意一下,这并不是我们真正想要的,有一些信息是缺失的 x轴本来应该给我们提供频率信息,但是你能读出频率吗? 幅度都是100 没有让频谱中心为 为FFT定义一个函数来获取双边频谱 以下代码可以简化获取双边频谱的过程,复制并保存到你的.m文件中 function[X,freq]=centeredFFT(x,Fs) %thisisacustomfunction
6、thathelpsinplottingthetwo-sidedspectrum %xisthesignalthatistobetransformed %Fsisthesamplingrate N=length(x); %thispartofthecodegeneratesthatfrequencyaxis ifmod(N,2)==0 k=-N/2:N/2-1;%Neven else k=-(N-1)/2:(N-1)/2;%Nodd end T=N/Fs; freq=k/T;%thefrequencyaxis %takesthefftofthesignal,an
7、dadjuststheamplitudeaccordingly X=fft(x)/N;%normalizethedata X=fftshift(X);%shiftsthefftdatasothatitiscentered 这个函数输出正确的频域范围和变换后的信号,它需要输入需要变换的信号和采样率。 接下来使用前文的正弦信号做一个简单的示例,注意你的示例.m文件要和centeredFFT.m文件在一个目录下 [YfreqDomain,frequen
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