matlab fft rms

在使用Matlab的FFT函数计算信号的RMS（均方根）时，可以通过对FFT结果进行缩放来获得确定性信号的RMS值。 这个读数可能会有一定的误差，取决于信号中最高频率分量与所使用的窗函数之间的距离。这种误差被称为栅栏效应或pick fence效应。然而，在文章中选择的信号不存在这个问题。 在实际测量过程中，只有当数据和采样频率同步时，才能避免这个问题。

对于噪声的FFT变换，FFT的一个点代表了一定频率范围内的噪声。所以，通过计算FFT结果中的所有点的均方根值，可以得到噪声的均方根值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何使用FFT和MATLAB的pwelch函数对信号和噪声进行模拟和测量](https://blog.csdn.net/weixin_29825411/article/details/116065132)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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