matlab如何求fft后为真实频率
时间: 2023-08-29 21:02:57 浏览: 131
在MATLAB中,通过使用fft函数进行傅里叶变换,得到的频谱结果通常是复数形式。要将频谱转化为真实频率,可以遵循以下两步骤:
1. 构建频率坐标轴
首先,我们需要构建与频谱相对应的频率坐标轴。通过使用fftshift函数将频谱移到原点,然后使用fs/(2*N)的步幅生成一个长度为N的频率向量,其中fs是采样率,N是数据点数。这可以通过以下代码实现:
```MATLAB
N = length(signal); % 数据点数
fs = 1000; % 采样率
f = (-fs/2 : fs/N : fs/2 - fs/N); % 频率坐标轴
```
2. 取频谱的幅度谱
通过对复数频谱求模,可以得到频谱的幅度谱,即真实频域的振幅信息。这可以通过使用abs函数实现:
```MATLAB
sp = fft(signal); % 对信号进行fft变换
amplitude = abs(sp); % 取频谱的幅度谱,即真实频率信息
```
综合以上两个步骤,我们可以得到信号在频域中的真实振幅。
相关问题
matlab中fft运算后怎么还原真实幅值
在Matlab中进行FFT运算后,可以通过以下步骤还原真实幅值:
1. 对FFT结果进行取模操作,得到频谱的模值。
2. 对模值进行归一化处理,即将其除以FFT长度的一半。
3. 对归一化后的模值进行平方操作,得到频谱的功率谱密度。
4. 对功率谱密度进行反变换,得到还原后的时域信号。
以下是Matlab代码示例:
```matlab
% 假设原始信号为x,采样率为Fs
N = length(x); % 信号长度
Y = fft(x); % 进行FFT变换
P2 = abs(Y/N); % 取模操作并归一化
P1 = P2(1:N/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); % 计算单侧频谱
f = Fs*(0:(N/2))/N; % 计算频率向量
PSD = P1.^2; % 计算功率谱密度
y = ifft(PSD); % 反变换得到还原后的时域信号
```
FIR fft matlab
FIR FFT是一种在MATLAB中常用的谱分析方法。在MATLAB中,可以使用FFT函数进行FIR FFT分析。根据引用\[1\]和引用\[2\]的介绍,可以使用以下几种方式调用FFT函数进行FIR FFT分析:
1. X = FFT(x):对输入信号x进行FFT变换,得到频域表示X。
2. X = FFT(x, N):对输入信号x进行FFT变换,指定FFT的数据点数为N,得到频域表示X。
3. x = IFFT(X):对频域表示X进行逆FFT变换,得到时域信号x。
4. x = IFFT(X, N):对频域表示X进行逆FFT变换,指定逆FFT的数据点数为N,得到时域信号x。
根据引用\[3\]的案例,可以使用以下代码进行FIR FFT分析:
```matlab
Ndata = 136; % 数据个数
N = 512; % FFT所用的数据个数
n = 0:Ndata-1;
t = n/fs; % 时间序列
x = 0.5*sin(2*pi*15*t) + 2*sin(2*pi*40*t);
y = fft(x, N);
mag = abs(y);
f = (0:N-1)*fs/N; % 真实频率
subplot(2,2,4);
plot(f(1:N/2), mag(1:N/2)*2/N); % 绘出Nyquist频率之前的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('Ndata=136 Nfft=512');
grid on;
```
这段代码将输入信号x进行FIR FFT分析,并绘制出频率范围在Nyquist频率之前的振幅图像。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB中FFT的使用说明(含MATLAB代码)](https://blog.csdn.net/weixin_47032674/article/details/123999297)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [MATLAB中fft的使用](https://blog.csdn.net/hudada19/article/details/86618458)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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