FFT y1=fftshift(y1)

时间: 2023-08-06 13:10:21 浏览: 123
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FFT变换的代码

这行代码的作用是将一维数组y1的FFT变换结果进行移位，使得频率为0的部分移到数组的中间位置。移位后的结果可以更方便地进行频域分析和处理。具体来说，这个函数会将y1的前一半部分移到数组的后一半位置，把后一半部分移到前一半位置。这个移位操作可以保证FFT变换的结果是按照频率从低到高排列的，方便我们进行频域分析和处理。
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FFT变换

简单的FFT变换，应该算是二维的自己写写的，仅供参考
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y1=fft(x,N); %对信号进行快速 Fourier 变换 y2=fftshift(y1); mag1=abs(y1); %求得 Fourier 变换后的振幅 mag2=abs(y2); f1=n*fs/N; %频率序列 f2=n*fs/N-fs/2; subplot(3,1,1),plot(f1,mag1,'r'); %绘出随频率变化...

x=rand(1,201); [r1,lags]=xcorr(x); figure(1); plot(lags/200,r1); title('（0,1）均匀分布白噪声的自相关函数'); y=fft(r1); y1=fftshift(y); x1=(0:length(y1)-1)'200/length(y1)-100; y2=abs(y1); figure(2); plot(x1,10log(10*y2)) title('（0,1）均匀分布白噪声的功率谱密度');

5. y1=fftshift(y); x1=(0:length(y1)-1)'200/length(y1)-100：对频域序列进行fftshift操作，将零频率移到频谱中心，并计算对应的频率坐标。 6. y2=abs(y1); figure(2); plot(x1,10log(10*y2)) title('（0,1）...

clear all;close all;clc Fs = 22050; [fname,pname] = uigetfile('小提琴.wma');%获取所选文件信息:文件名、路径 file = [pname,fname]; [x1,Fs] = audioread(file);%x1为所读取的音频数据,Fs为采样频率 sound(x1,Fs); %播放音乐 figure(1); subplot(211); plot(x1);%做原始语音信号的时域图形 title('原始语音信号') xlabel('采样点 n'); ylabel('音量 n'); y1=fft(x1); %做length(x1)点的FFT y1=fftshift(y1);%频率分量将会移到坐标中心 subplot(212); plot(abs(y1));%画出原始语音信号的频谱图，这里保证了x轴的点数必须和y轴点数一致 title('原始语音信号的频谱'); grid on; [y,fs]=audioread('小提琴.wma'); %读取音乐信号 size(y) %看音乐信号是双列还是单列 y1=y(:,1); %取单列 fs=fs %获取音乐信号的抽样率 N=length(y1); %音乐信号的长度 Fy1=fft(y1,N); %对信号做快速傅里叶变换 w=2/N*[0:N-1]; figure %画音乐信号的波形和频谱 subplot(2,1,1);plot(y1); grid on title('音乐信号的波形') xlabel('time/s') ylabel('Magnitude') subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy1)); grid on title('音乐信号的频谱') xlabel('Frequency/pi') ylabel('Magnitude') sound(y1,1/2*fs) %以抽样率1/2fs播放音乐信号

这段代码是用MATLAB实现的音频处理程序，主要包括以下功能： 1. 读取音频文件并播放。 2. 绘制原始语音信号的时域图形和频谱图。 3. 读取音乐信号并绘制波形图和频谱图。 4. 使用快速傅里叶变换对音乐信号进行频谱...

改进这段代码x=rand(1,201); [r1,lags]=xcorr(x); figure(1); plot(lags/200,r1); title(‘（0,1）均匀分布白噪声的自相关函数’); y=fft(r1); y1=fftshift(y); x1=(0:length(y1)-1)‘200/length(y1)-100; y2=abs(y1); figure(2); plot(x1,10log(10*y2)) title(’（0,1）均匀分布白噪声的功率谱密度’);

y1 = fftshift(y); power = abs(y1) .^ 2 / length(y1); % 绘制功率谱密度图像 figure(2); x1 = (-100:100) / 200; % 优化了x1的计算方式 plot(x1, 10 * log10(power)); title('(0,1)均匀分布白噪声的功率谱密度');...

% 读取语音信号并绘制原始信号的时域波形和FFT频谱图 [x, fs] = audioread('D:\桌\新建文件夹\789.mp3'); x = x(:, 1); N = length(x); X = fft(x, N); magX = abs(X); angX = angle(X); y1 = fftshift(x, N); f = (0:N-1)*fs/N; figure(1) subplot(2,1,1); plot(x); title('原始语音信号时域波形图'); xlabel('时间 (

接着通过fftshift函数将FFT结果进行中心化，得到正确的频率范围f。最后使用subplot函数将时域波形图和FFT频谱图绘制在同一张图中。 需要注意的是，绘制的时域波形图和FFT频谱图只是原始信号的基本信息，还需要根据...

% Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) z1=str2double(app.mEditField2.Value); z2=str2double(app.mEditField3.Value); z3=str2double(app.mEditField4.Value); z4=str2double(app.mEditField5.Value); z5=str2double(app.mEditField6.Value); z6=str2double(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=str2double(app.nmEditField1.Value); k=2e9*pi/lambda; Gx=15.36e-3;Gy=8.64e-3;N=4096; pixel=8e-6;L=pixel*N; x1=linspace(-L/2,L/2,N); y1=linspace(-L/2,L/2,N); [X1,Y1]=meshgrid(x1,y1); E0=ones(N); E0((abs(X1)>Gx/2)|(abs(Y1)>Gy/2))=0; angle0=im2double(img1)*2*pi; E0(1509:2588,1089:3008)=E0(1509:2588,1089:3008).*exp(1i.*angle0); H0=fftshift(fft2(fftshift(E0))); H=H0.*exp(1i.*k.*z.*sqrt(1-(lambda.*(X1/L/pixel)).^2-(lambda.*(Y1/L/pixel)).^2)); E=(fftshift(ifft2(fftshift(H)))); img=abs(E); end

在这个函数中，您可以使用MATLAB的global关键字来声明全局变量，并将图像的灰度矩阵存储在其中。例如： matlab function Button_7Pushed(app, event) % 声明全局变量 global gray_image;...

修改以下代码，plot向量长度不同% 读取输出文件数据 filename = 'D:\output_file.txt'; data = importdata(filename); Tp = 10e-6; B = 10e6; mu = B/Tp; % 采样率和时间轴 Fs = 400e6; Ts = 1/Fs; T_sample =Tp; N_sample = ceil(T_sample/Ts); t = (0:numel(data)-1) * Ts; Sig_ref = exp(1i*pi*mu*(t).^2); N_fft2 = length(data)+N_sample; PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 绘制脉冲压缩后的波形 figure; plot(t, PC_Sig_jam); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Pulse Compression'); % 显示结果 disp('时域波形:'); disp(data); disp('脉冲压缩后的波形:'); disp(PC_Sig_jamd_data);

PC_Sig_jam = fftshift( ifft(fft(data,N_fft2).*(conj(fft(Sig_ref,N_fft2)))) ); % 插值 x = linspace(t(1), t(end), length(PC_Sig_jam)); y1 = interp1(t, data, x, 'linear'); y2 = interp1(t, PC_Sig_jam, x,...

错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之 一，以自动计算该维度的适当大小。 出错 modulatedemodulate (第 22 行) y1 = reshape(dem,40,100);

Y = fftshift(fft(y))/fs; n_stop = round(f_stop/df); Hlow = zeros(size(f)); Hlow(abs(f)<=n_stop) = 1; DEM = Y.*Hlow; dem = ifft(ifftshift(DEM))*fs; y1 = reshape(dem,[],100); r00 = s0*y1; j = find(r00>...
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matlab中fft的用法及注意事项

### MATLAB中FFT的用法及注意事项 #### 一、FFT函数简介 ...总之，在使用MATLAB进行FFT分析时，了解FFT函数的基本用法及其注意事项是非常重要的，同时合理利用fftshift函数可以使频谱可视化更加直观易懂。

根据以下代码N=8; x=randi(3,1,N); x1=qammod(x,N); f=1:N; t=0:0.001:1-0.001; w=2*pi*f.'*t; % w1=2*pi*(f+0.2).'*t; y1=x1*exp(1j*w*(0:1/8:1-1/8)); x2=ifft(x1 ,N); plot(t,real(y1)); hold on; stem(0:1/8:1-1/8,real(x2)*N,'-r'); legend('模拟调制实现','IDFT实现') title('OFDM 的模拟调制实现与IDFT实现') x3=fft(x2)实现OFDM初始调制参数： 星座调制：QPSK 子载波数量：16 OFDM符号个数：1 子载波间隔：1kHz 时域离散化采样速率：2.56MHz （2）请使用模拟调制与FFT/IFFT两种方法完成OFDM调制的MATLAB程序编写

txSignal_fft_shifted = fftshift(txSignal_fft); % 显示调制结果 figure; subplot(2,1,1); plot(real(modData), imag(modData), 'o'); title('QPSK Modulated Symbols'); xlabel('Real'); ylabel('Imaginary'); ...

x(t)=5sin(2pif1t)+3sin(2pif2t)+1.5sin(2pif3*t),f1=50Hz,f2=60Hz,f3=90Hz 。使用fs1=300Hz,,fs2=150Hz 对 x(t)进行采样，利用Matlab中提供的函数 ffft(),fftshift()计算对应采样频率下的信号的频谱（512点）。画出其对应的时域图与幅频谱图（横坐标以 Hz为单位）。并从理论上分析时域采样频率对连续信号频谱的影响。

Y1_shift = fftshift(Y1); f1_axis_shift = linspace(-fs1/2, fs1/2, 512); % 重新设置采样时间和采样点数 t = 0 : 1/fs2 : 1; n = length(t); % 生成采样信号 x = 5*sin(2*pi*f1*t) + 3*sin(2*pi*f2*t) + 1.5*sin...

用matlab对-10dB，-20dB，-30dB时f=20MHz的信号进行FFT并画出频谱图并根据频率求出信噪比

Y1 = fft(y1, N); Y2 = fft(y2, N); Y3 = fft(y3, N); % 计算信噪比 SNR1 = snr(x, y1-x); % -10dB噪声信噪比 SNR2 = snr(x, y2-x); % -20dB噪声信噪比 SNR3 = snr(x, y3-x); % -30dB噪声信噪比 % 画出频谱图 f_...

已知目标回波信号为y(t)=a(t-2(R0-vt)/c)exp[j2Πf0(t-2(R0-vt)/c), (其中a(t)为脉宽1us 的包络，f0=1GHz ，假设在距离R0=1km处有一个静止目标，一个运动目标，其运动速度为v=100m/s，两个目标的RCS相同，均为Swerling 0型目标。请提供matlab代码，仿真雷达接收机解调后的解析信号，采用合适的采样率对信号进行采样，分析其波形、频谱和幅度。

spectrum = fftshift(fft(y_sampled)); plot(f, abs(spectrum)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Amplitude'); title('Spectrum'); 在上述代码中，首先定义了雷达系统的参数，包括光速、载频频率、脉宽、...
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