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1、在MATLAVB屮使用FFT对数字信号进行频谱分析从Excel导入数字信号，是一些列数据点。由模拟信号通过等间隔采样得到。数字信号的数据如下附录1。1、由模拟信号得到数字信号，对应的模拟信号说明：其所对应的模拟信号的时长20.46s,从其波形图上大致可以得出模拟频率l/6.64s=0.1506Hz。人类听觉范闱2-20000HZ,明显可以看出，模拟信号的频率低于人类听觉频率下限。2、数字信号说明：以吋间间隔0.02s，即采样频率l/0.02s=25Hz〉2*0.1506Hz(满足了采样定理)，对模拟信号采样，可以得到1024个采样点
2、(满足了频谱分析用FFT处理器时，其抽样点数必须是2的整数幂)。这一系列点既是数字信号，基于这1024个点进行了下而的分析。另外，FFT处理器内部本就满足频率域采样条件(不是前而的采样定理)，所以不必考虑频域采样条件：序列长度(即数字信号的点数)和频域采样点M(即频谱的频率点数)的关系：N〉=M。3、MATLAV程序如下：clearall%使用此语句的要求，Excel文件和编写的程序文件在同一个文件按夹；从Excel直接导入数字%信号。x=xlsread('x.xlsx');%%程序功能：绘出x(t)的波形的离散序列M=0:Ieng
3、th(x)-l;subplot(3，l，l);%figureplot(M*0.02,x);axis([0,20.46,-2.5,2.5]);titlef数字信号’，’fontsize’，18);xlabelf时间/s•，’fontsize’，12);ylabelf信号x(n)幅值’,’fontsize’，12);%%程序功能：绘出的x⑴的时域波形，由FFT进行数字信号处理，得到数字信号的频谱。%频谱：横轴是信号对应的一系列的真实频率，纵轴是取对数的频率幅值h=0.02;N=length(x);Fs=l/h;%采样频率Xk=fft(x
4、);n=0:N-l;subplot(3，l，2);plot(n/N*Fs,abs(Xk)*2/N)title(’频谱分析’，’fontsize18);xlabel('频域/Hz'/fontsize'，12);ylabelC幅值(未取对数)7fontsize12);subplot(3,l,3)；plot（n/N*Fs,log（abs（Xk）*2/N））axis（［0，Fs/2，-8,2］）;title（’局部频谱分析’/fontsize'，18）;xlabel（’频域/Hz'，’fontsize’，12）;ylabelC幅值对数’
5、/fontsize’，12）;text（l/6.64,0.6578,•基波频率幅值
6、）%6.4s是x的一个周期4、程序运行结果及分析Figu-e口回22文件(F)賴(E)龍⑺插入(1)工具m貞面(D)窗口(W)⑽助(H)□
7、c©«Ia
8、□i=31■0数字信号02468101214161820时间/s频谱各析2O&-J悉Wlog0。5101520253035404550频域/Hz局部频谱分析012345678910频域/HzX:0.1465o_Y:0.6578图1频谱分析从图1中，可以看出两个结论：(1)幅值最大点对应的频率是0.14
9、65Hz，与前面估算的数字信号频率0.1506Hz相差不人；(2)在基波频率附近，即OHz-lHz,频谱上的频率幅值较大，即信号能量集中在OHz-lHz的部分。附录1(此数据由Excel表格中的数据粘贴过来，可以直接复制粘贴到Excel表格里，自动换成一行，文件名取x.xlsx):-1-0.999800007-0.999200102-0.998200501-0.996801543-0.995003667-0.992807396-0.99021332-0.987222073-0.983834318-0.980050729-0.9758
10、71973-0.971298691-0.966331488-0.960970908-0.955217427-0.949071431-0.942533205-0.935602921-0.928280618-0.920566195-0.912459396-0.903959795-0.895066792-0.885779594-0.876097208-0.86601843-0.855541836-0.844665771-0.833388343-0.821707411-0.80962058-0.797125192-0.78421832-0.
11、770896762-0.757157034-0.742995365-0.728407695-0.713389668-0.697936633-0.682043638-0.665705432-0.648916466-0.631670892
