网站空间租,聚名网备案域名购买,大数据开发平台,手机网站免费制作平台例子1作用#xff1a;使用傅里叶变换找出隐藏在噪声中的信号的频率成分。(指定信号的参数#xff0c;采样频率为1 kHz#xff0c;信号持续时间为1秒。)Fs 1000; % 采样频率T 1/Fs; % 采样周期L 1000; % 信号长度t (0:L-1)*T; % 时间向量%%形成一个信号#xff0c;包含振…例子1作用使用傅里叶变换找出隐藏在噪声中的信号的频率成分。(指定信号的参数采样频率为1 kHz信号持续时间为1秒。)Fs 1000; % 采样频率T 1/Fs; % 采样周期L 1000; % 信号长度t (0:L-1)*T; % 时间向量%%形成一个信号包含振幅为0.7的50hz正弦信号和振幅为1的120hz正弦信号。S 0.7*sin(2*pi*50*t) sin(2*pi*120*t);X S 2*randn(size(t)); %用零均值的白噪声破坏信号方差为4。plot(1000*t(1:50),X(1:50))title(Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise)xlabel(t (milliseconds))ylabel(X(t))1234567891011121314由上图可知从时域中我们很难观察到信号的频率成分。怎么办呢当然使用强大的傅里叶变换。Y fft(X); %计算傅里叶变换,X是加噪后的信号%%%计算双边谱P2。然后计算基于P2的单面谱P1和偶值信号长度L。(不太理解。。。)P2 abs(Y/L);P1 P2(1:L/21);P1(2:end-1) 2*P1(2:end-1);%%%定义频率域f并绘制单面振幅谱P1。由于增加的噪音振幅不完全是0.7和1。平均而言较长的信号产生更好的频率近似。f Fs*(0:(L/2))/L;plot(f,P1)title(Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t))xlabel(f (Hz))ylabel(|P1(f)|)123456789101112131415%%%现在对原始的未被损坏的信号进行傅里叶变换并得到准确的振幅0.7和1.0。Y fft(S); %S时原始的没有加噪的信号。P2 abs(Y/L);P1 P2(1:L/21);P1(2:end-1) 2*P1(2:end-1);plot(f,P1)title(Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t))xlabel(f (Hz))ylabel(|P1(f)|)1234567891011加上一点自己的理解。例子2作用利用傅里叶变换将高斯脉冲从时域转换为频域。Fs 100; % Sampling frequencyt -0.5:1/Fs:0.5; % Time vectorL length(t); % Signal lengthX 1/(4*sqrt(2*pi*0.01))*(exp(-t.^2/(2*0.01)));plot(t,X)title(Gaussian Pulse in Time Domain)xlabel(Time (t))ylabel(X(t))12345678910%%%要使用fft函数将信号转换为频域首先要确定一个新的输入长度该输入长度是原信号长度的下一个2次方。%为了提高fft的性能这将使信号X以尾随零的形式出现。n 2^nextpow2(L);Y fft(X,n);f Fs*(0:(n/2))/n;P abs(Y/n);plot(f,P(1:n/21))title(Gaussian Pulse in Frequency Domain)xlabel(Frequency (f))ylabel(|P(f)|)12345678910111213例子3余弦波比较时域和频域的余弦波。指定信号的参数采样频率为1kHz信号持续时间为1秒。Fs 1000; % Sampling frequencyT 1/Fs; % Sampling periodL 1000; % Length of signalt (0:L-1)*T; % Time vectorx1 cos(2*pi*50*t); % First row wavex2 cos(2*pi*150*t); % Second row wavex3 cos(2*pi*300*t); % Third row waveX [x1; x2; x3];for i 1:3subplot(3,1,i)plot(t(1:100),X(i,1:100))title([Row ,num2str(i), in the Time Domain])end12345678910111213141516n 2^nextpow2(L);dim 2;Y fft(X,n,dim);P2 abs(Y/n);P1 P2(:,1:n/21);P1(:,2:end-1) 2*P1(:,2:end-1);for i1:3subplot(3,1,i)plot(0:(Fs/n):(Fs/2-Fs/n),P1(i,1:n/2))title([Row ,num2str(i), in the Frequency Domain])end1234567891011原文https://www.cnblogs.com/kolane/p/11537943.html
