资源简介
如何在matlab中正确使用fft函数,以及了解fft函数的各种参数设置方法,应用情况,同时提供通用的fft应用程序,可以自行修改使用。保证看完后你会掌握fft和信号的频域转换,让你受益匪浅。
![](http://www.nz998.com/pic/76045.jpg)
代码片段和文件信息
%这里的fft变换有补零
clear all;
Fs = 1e3; %这是原始时域信号x的采样频率
multiple=0.6; %x进行fft前的补零倍数,可以增加频率分辨率
time=2;
t = 0:1/Fs:time-1/Fs; %这个会影响x的采样点数,当然点数越多,频域越精确越平滑
%x = 1.5*cos(2*pi*100*t)+3*sin(2*pi*202.5*t)+2*sin(2*pi*1250*t);
x = 1.5*cos(2*pi*100*t)+3*sin(2*pi*201.25*t);
%频率最小分辨率————————————————-
x=[xzeros(1length(x)*multiple)];
%{
注意可以通过对x进行补零来增加频率分辨率,只是因为fft的周期性计算方法,需要在
后面对fft(x)后的数据进行幅度值重新计算时,乘以多的零点的倍数,见后面的幅度值计算。
%}
%freqres = Fs/length(x);
freqres =1/time;
%{
x的频率必须是freqres的整数倍时,x的频率才能被正确分辨,也就是相应频域值才能够正
常,比如freqres=1在频率202.5处的幅度就不正常,当freqres=2时,在频率1001处的幅
度就不正常。
%}
%——————————————————
%{
x有多少个点,fft(x)就有多少个点,这时的fft(x)之所以是对称的,-是因为fft的方法是进行
周期计算从[-2π2π],所以后面的一半要翻转到负半轴,是负频率。所以有用的是fft(x)的
前一半的点再加上0点。
%}
xdft = fft(x);
xdft = xdft(1:length(x)/2+1);
%————这与fft方法的周期计算方法相关,也就是幅度值要重新计算一下——————
xdft = 1/length(x).*xdft;
xdft(2:end-1) = (1+multiple)*2*xdft(2:end-1);
%{
幅度值首先由于周期对称性,需要乘以2,然后由于补零的倍数是multiple,所以是
(1+multiple)*2
%}
%重新计算频率横坐标—————————————————————————————
freq = 0:Fs/length(x):Fs/2;
%{
Fs/2就是最高能够显示出来的频率,但要注意实际上,fft(x)实际是计算出了任何频率,
但是在[Fs/2Fs]这个区间的频率,是关于Fs/2这里对称的,也就是正负的频率开始混合或者
混叠在一起。而超出了Fs的频率则会由于周期性,它的值先减去Fs后,重新从0点开始。
所以这个程序并不是说画出了在[0Fs/2]的一定正确的频率,而是可能会出现频率的混合和混叠,
一定要先预判一下频率的区间范围后,再使用fft这个函数。
%}
%——————————————————————————
plot(freqabs(xdft)); %画频域幅度谱
title(‘频域图‘);
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 112485 2015-05-22 11:29 fft综合应用\MATLAB中fft函数用法、性质、特性、缺陷全面深入解析(含程序).docx
文件 1977 2015-05-25 14:51 fft综合应用\fft_example1.m
文件 1731 2015-05-25 14:51 fft综合应用\fft_example2.m
目录 0 2015-05-25 14:52 fft综合应用\
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