matlab FFT 頻率 皆次解析

在MATLAB中，FFT函数（快速傅里叶变换）的输出结果是包含离散频率值的向量。这些离散频率值是均匀分布的，其分辨率由采样率和FFT点数决定。离散频率的计算公式为：

f = (0:n-1)*(fs/n)

其中，n是FFT点数，fs是采样率，f是离散频率向量。由此可见，离散频率的间隔为fs/n，即分辨率为fs/n Hz。

对于FFT信号的频率分析，如果要得到更细致的频率解析度，则需要增加FFT点数或增加采样率。这样可以使离散频率间隔变小，从而提高频率分辨率。

相关问题

matlab FFT 頻率 皆次解析 範例程式

以下是一个MATLAB代码示例，演示如何计算FFT的频率分辨率和频率向量：

% 定义信号参数
fs = 1000;          % 采样率
T = 1/fs;           % 采样间隔
L = 1000;           % 信号长度
t = (0:L-1)*T;      % 时间向量

% 生成信号
f1 = 50;            % 信号频率1
f2 = 120;           % 信号频率2
S = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);

% 计算FFT
NFFT = 2^nextpow2(L);   % FFT点数
Y = fft(S,NFFT)/L;      % 傅里叶变换

% 计算频率向量
f = fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);  % 离散频率向量，单位为Hz
f_res = fs/NFFT;                  % 频率分辨率，单位为Hz

% 绘图
figure
subplot(2,1,1)
plot(t,S)
title('信号时域波形')
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')

subplot(2,1,2)
plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)))
title('信号频域波形')
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('幅值')

这段代码生成包含两个正弦波的信号，然后计算FFT，并绘制信号的时域波形和频域波形。在计算FFT之后，通过使用linspace函数计算离散频率向量，通过fs/NFFT计算频率分辨率。

matlab fft程序

引是一个MATLAB的FFT程序示例。这段代码首先定义了采样频率fs和数据点数N，然后创建了一个包含三个部分的信号x。接下来，使用fft函数对信号进行快速傅里叶变换，得到频谱y。再通过abs函数计算出频谱的振幅mag。最后，根据频率序列f，使用plot函数绘制随频率变化的振幅曲线。这段代码的作用是将信号转换为频域，并将频率与振幅的关系可视化出来。

引用解释了为什么FFT能够很好地将原有信号的频率及振幅分辨出来。由于采样率fs为60Hz，采样点数为120，即采样时间为2s。信号由三个部分组成，频率分别为10Hz、20Hz和25Hz。这些频率对应的周期分别为0.1s、0.5s和0.4s，而采样时间2s都是它们的整数倍。因此，在这种情况下，没有频率泄露的情况发生。

引用说明了当采样点数由120个改为121个时，会导致频率泄露的情况发生。其他参数保持不变。由于采样点数不再是信号周期的整数倍，采样时间不再完全匹配信号的周期，从而导致频率泄露。频率泄露的原因和相关知识可以在提供的链接中了解更多。

综上所述，这段MATLAB的FFT程序用于将信号从时域转换为频域，并通过FFT算法解析出信号的频率和振幅信息。同时，程序的参数设置也会对是否发生频率泄露产生影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [FFT学习应用之Matlab程序(频率泄露实例)](https://blog.csdn.net/qq_35239859/article/details/128476585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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