FFT信号频偏Matlab代码

以下是一个简单的Matlab代码，用于执行FFT频偏校正：

% 定义信号参数
fs = 10000; % 采样频率
fc = 1000; % 信号频率
t = 0:1/fs:1; % 时间轴

% 生成信号
x = cos(2*pi*fc*t);

% 添加频偏
f_offset = 200; % 频偏
x = x .* exp(1j*2*pi*f_offset*t);

% 执行FFT
y = fft(x);

% 校正频偏
N = length(y);
f = (0:N-1)*(fs/N);
y_corrected = y .* exp(-1j*2*pi*f_offset*t);

% 可视化结果
subplot(2,1,1);
plot(t,real(x));
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
title('原始信号');

subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_corrected));
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('幅度');
title('校正后的FFT');

该代码首先定义了一个信号参数，然后生成一个频率为1000Hz的正弦波信号，并添加一个200Hz的频偏。然后执行FFT，并使用校正公式来校正频偏。最后，通过可视化结果，可以看到校正后的FFT已经恢复了信号原来的频率。

相关问题

FFT频偏估计matlab代码

以下是一个基于FFT的频偏估计的Matlab代码示例：

% 生成一个信号
fs = 1000; % 采样率
fc = 100; % 信号频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
x = cos(2*pi*fc*t); % 信号

% 添加频偏
f_offset = 10; % 频偏
x = x .* exp(1i*2*pi*f_offset*t); 

% 进行FFT
N = length(x); % 信号长度
X = fft(x); % FFT
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量
X_mag = abs(X)/N; % 幅度归一化
X_mag = X_mag(1:N/2+1); % 取一半

% 找到主频峰值
[~, idx] = max(X_mag);
f_peak = f(idx);

% 计算频偏
f_offset_est = f_peak - fc;

% 输出结果
fprintf('实际频偏: %d Hz\n', f_offset);
fprintf('估计频偏: %d Hz\n', f_offset_est);

该代码生成了一个100 Hz的信号，然后添加了10 Hz的频偏。通过进行FFT并找到主频峰值，可以估计出频偏。最后输出实际频偏和估计频偏。

MSK信号频偏估计Matlab代码

以下是一段基于FFT的MSK信号频偏估计的Matlab代码：

% 生成MSK信号
fs = 1000; % 采样率
f0 = 50; % 载波频率
Tb = 1/10; % 每个比特的时间
fc = 2/Tb; % 调制频率
N = 1024; % 信号长度
t = (0:N-1)/fs; % 时间序列
bits = randi([0 1],1,N/2); % 随机生成比特序列
s = zeros(1,N); % 初始化信号
for i = 1:N/2
    if bits(i) == 0
        s((2*i-2)*fs*fc*Tb+1:(2*i-1)*fs*fc*Tb) = cos(2*pi*f0*t((2*i-2)*fs*fc*Tb+1:(2*i-1)*fs*fc*Tb));
        s((2*i-1)*fs*fc*Tb+1:2*i*fs*fc*Tb) = sin(2*pi*f0*t((2*i-1)*fs*fc*Tb+1:2*i*fs*fc*Tb));
    else
        s((2*i-2)*fs*fc*Tb+1:(2*i-1)*fs*fc*Tb) = sin(2*pi*f0*t((2*i-2)*fs*fc*Tb+1:(2*i-1)*fs*fc*Tb));
        s((2*i-1)*fs*fc*Tb+1:2*i*fs*fc*Tb) = cos(2*pi*f0*t((2*i-1)*fs*fc*Tb+1:2*i*fs*fc*Tb));
    end
end

% 加入频偏
f_offset = 10; % 频偏
s = s .* exp(1j*2*pi*f_offset*t);

% FFT求频率响应
S = fft(s);
f = linspace(-fs/2,fs/2,N);
f_step = fs/N;
f_idx = round((f0+f_offset)/f_step);
phase_diff = angle(S(f_idx+N/2)) - angle(S(N/2+1));
if phase_diff > pi
    phase_diff = phase_diff - 2*pi;
elseif phase_diff < -pi
    phase_diff = phase_diff + 2*pi;
end
freq_offset = phase_diff / (2*pi*Tb); % 频偏估计值
disp(['真实频偏：',num2str(f_offset),'Hz，估计频偏：',num2str(freq_offset),'Hz']);

代码中首先生成了一个长度为1024的MSK信号，其中每个比特的时间为1/10秒，采样率为1000Hz，载波频率为50Hz，调制频率为20Hz。然后在信号中加入了10Hz的频偏。接着使用FFT求出信号的频率响应，并计算出位于载波频率和频偏之和处的频率分量的相位差。最后根据相位差计算出频偏的估计值。