matlab分段做fft的代码

时间: 2023-06-06 16:04:37 浏览: 95
我可以为您提供有关 matlab 分段做 fft 的代码。以下是示例代码: data = your_data; % 要进行 FFT 的数据 segment_size = 1024; % 段的大小 overlap_size = 256; % 重叠的大小 % 切分数据 segments = buffer(data,segment_size,overlap_size,'nodelay'); % 高斯窗口函数 window = gausswin(segment_size); % 应用窗口函数 segments = segments .* window; % 应用 FFT fft_result = fft(segments); 请注意,这只是 fft 的一种实现方式,您可以根据需要进行调整。
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提供C语言代码和matlab代码,实现长序列数据分段的级联FFT功能

以下是C语言代码实现长序列数据分段的级联FFT功能: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define PI 3.14159265358979323846 typedef struct { double real; double imag; } Complex; // FFT变换 void fft(Complex *x, int n) { if (n == 1) { return; } Complex *xeven = (Complex *)malloc(n / 2 * sizeof(Complex)); Complex *xodd = (Complex *)malloc(n / 2 * sizeof(Complex)); for (int i = 0; i < n / 2; i++) { xeven[i] = x[2 * i]; xodd[i] = x[2 * i + 1]; } fft(xeven, n / 2); fft(xodd, n / 2); for (int k = 0; k < n / 2; k++) { Complex t = {cos(2 * PI * k / n), -sin(2 * PI * k / n)}; t.real *= xodd[k].real; t.imag *= xodd[k].imag; x[k].real = xeven[k].real + t.real; x[k].imag = xeven[k].imag + t.imag; x[k + n / 2].real = xeven[k].real - t.real; x[k + n / 2].imag = xeven[k].imag - t.imag; } free(xeven); free(xodd); } // 长序列数据分段的级联FFT void cascade_fft(double *x, int n, int m) { Complex *X = (Complex *)malloc(n * sizeof(Complex)); for (int k = 0; k < m; k++) { for (int i = 0; i < n; i++) { X[i].real = x[k * n + i]; X[i].imag = 0; } fft(X, n); for (int i = 0; i < n; i++) { x[k * n + i] = X[i].real * X[i].real + X[i].imag * X[i].imag; } } free(X); } int main() { int n = 8; int m = 4; double *x = (double *)malloc(n * m * sizeof(double)); for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { x[i * n + j] = sin(2 * PI * i * j / n); } } cascade_fft(x, n, m); for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { printf("%lf ", x[i * n + j]); } printf("\n"); } free(x); return 0; } ``` 以下是MATLAB代码实现长序列数据分段的级联FFT功能: ```matlab n = 8; m = 4; x = zeros(n, m); for i = 1:m for j = 1:n x(j, i) = sin(2 * pi * (i - 1) * (j - 1) / n); end end for k = 1:m X = fft(x(:, k)); x(:, k) = abs(X).^2; end disp(x); ```

matlab用fft画频谱

MATLAB 用 FFT 函数画频谱可以通过以下步骤实现: 1. 读取音频文件,并将音频信号转换为单声道。 2. 设置 FFT 长度,通常选择 2 的整数次幂,例如 512、1024、2048 等。 3. 将音频信号分段,并对每个段进行 FFT 变换。 4. 计算每个段的频谱,通常使用幅度谱(abs)或功率谱(abs^2)。 5. 绘制频谱图,横轴表示频率,纵轴表示幅度或功率。 下面是用 FFT 函数画频谱的示例代码: ```matlab % 读取音频文件 [x, fs] = audioread('audio.wav'); x = mean(x, 2); % 转换为单声道 % 设置参数 nfft = 1024; % FFT 长度 overlap = 0.5; % 帧重叠比例(50%) % 计算频谱 [S, f, t] = spectrogram(x, hann(nfft), round(nfft*overlap), nfft, fs); % 画频谱图 imagesc(t, f, 20*log10(abs(S))); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colormap(jet); colorbar; ``` 上述代码中,首先使用 `audioread` 函数读取音频文件,并将音频信号转换为单声道。然后设置 FFT 长度和帧重叠比例等参数。接着使用 `spectrogram` 函数计算频谱,返回的 `S` 是频谱矩阵,`f` 是频率向量,`t` 是时间向量。最后使用 `imagesc` 函数画频谱图,并设置标签、标题和颜色映射等属性。注意,上述代码中使用了汉宁窗(hann)作为窗函数,可以根据需要选择其他窗函数。

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