27、matlab傅里叶变换:fft()函数

news2024/11/17 7:52:58

1、fft  快速傅里叶变换

语法

Y = fft(X) 使用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。
Y = fft(X,n) 返回 n 点 DFT。
Y = fft(X,n,dim) 返回沿维度 dim 的傅里叶变换。例如,如果 X 是矩阵,则 fft(X,n,2) 返回每行的 n 点傅里叶变换含噪信号

1)原始信号加噪声

代码

Fs = 1000;                          
T = 1/Fs;                   
L = 1500;             
t = (0:L-1)*T;  
%振幅为 0.8 的 DC 偏移量、振幅为 0.7 的 50 Hz 正弦量和振幅为 1 的 120 Hz 正弦量。
%w/2Pi=频率
S = 0.8 + 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
%均值为零、方差为 4 的随机噪声扰乱该信号。
X = S + 2*randn(size(t));
plot(1000*t,X)
title("信号加噪声")
xlabel("毫秒")
ylabel("幅度")

视图效果

 2)傅里叶变换显示正频率部分

代码

Y = fft(X);%傅里叶变换
plot(Fs/L*(0:L-1),abs(Y))%复数求模
title("FFT正频率部分")
xlabel("Hz")
ylabel("|fft(X)|")

视图效果

 

3)傅里叶变换显示全频率部分 

代码

%该图显示五个频率峰值,包括 DC 偏移量在 0 Hz 处的峰值。
%在此示例中,信号预计在 0 Hz、50 Hz 和 120 Hz 处有三个
%频率峰值。此处,绘图的后半部分是前半部分的镜像,
plot(Fs/L*(-L/2:L/2-1),abs(fftshift(Y)))%fftshift 显示正负频率
title("FFT全频率部分")
xlabel("Hz")
ylabel("|fft(X)|")

视图效果

4) 精确检索振幅

代码

%采用原始的、未破坏信号的傅里叶变换并检索精确振幅在 0.8、0.7 和 1.0 处。
f = Fs/L*(0:(L/2));
Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("检索结果")
xlabel("Hz")
ylabel("|P1(f)|")

视图效果

2、 高斯脉冲

1)时域脉冲信号

代码

%高斯脉冲
Fs = 44100;         
T = 1/Fs;           
t = -0.5:T:0.5;    
L = length(t);     
X = 1/(0.4*sqrt(2*pi))*(exp(-t.^2/(2*(0.1*1e-3)^2)));
plot(t,X)
title("时域脉冲信号")
xlabel("t")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1])

视图效果

2)傅里叶变换

代码

n = 2^nextpow2(L);%2次幂输入长度
Y = fft(X,n);
f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/sqrt(n)).^2;
plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("高斯脉冲")
xlabel("Hz")
ylabel("|P(f)|")

视图效果

 

 3、余弦波

1)时域效果

代码

%3余弦波
Fs = 1000;                    
T = 1/Fs;                  
L = 1000;                    
t = (0:L-1)*T;
x1 = cos(2*pi*50*t);          
x2 = cos(2*pi*150*t);        
x3 = cos(2*pi*300*t);         
X = [x1; x2; x3];
subplot(3,1,1)
plot(t(1:100),X(1,1:100))
title('50HZ时序')
subplot(3,1,2)
plot(t(1:100),X(2,1:100))
title('150HZ时序')
subplot(3,1,3)
plot(t(1:100),X(3,1:100))
title('300HZ时序')

视图效果

 2)傅里叶变换

代码

dim = 2;%行方向
Y = fft(X,L,dim);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(:,1:L/2+1);
P1(:,2:end-1) = 2*P1(:,2:end-1);
subplot(3,1,1)
plot(0:(Fs/L):(Fs/2-Fs/L),P1(1,1:L/2))
title('50HZ傅里叶变换')
subplot(3,1,2)
plot(0:(Fs/L):(Fs/2-Fs/L),P1(2,1:L/2))
title('150HZ傅里叶变换')
subplot(3,1,3)
plot(0:(Fs/L):(Fs/2-Fs/L),P1(3,1:L/2))
title('300HZ傅里叶变换')

视图效果 

 5、正弦波相位

1)正弦波傅里叶变换

代码

Fs = 100;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
x = cos(2*pi*15*t - pi/4) + cos(2*pi*40*t + pi/2);
y = fft(x);
z = fftshift(y);

ly = length(y);
f = (-ly/2:ly/2-1)/ly*Fs;
stem(f,abs(z))
title("傅里叶双边显示")
xlabel("Frequency (Hz)")
ylabel("|y|")

视图效果

2)相位获取

代码

1tol = 1e-6;
z(abs(z) < tol) = 0;
theta = angle(z);

stem(f,theta/pi)
title("相位频率图")
xlabel("Hz)")
ylabel("频率")

视图效果

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1792649.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

微软不再允许Windows 11通过1@1.com绕过登录 但还有其他办法可以继续用

微软不再允许 Windows 11 通过 11.com 和 nothankyou.com 绕过登录&#xff0c;但断网的情况下使用 OOBE\BYPASSNRO 命令仍然是有效的。如果你在安装或重置系统时仍然需要创建本地账户&#xff0c;请直接使用 OOBE 命令。 在 Windows 11 家庭版和专业版中用户必须保持设备联网…

尚硅谷2024新版3小时速通Docker教程

尚硅谷2024新版3小时速通Docker教程 百度网盘&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1SncgHbdJehvZspjcrrbLSw?pwd6c27

linux 系统监控脚本

1.对CPU的监控函数 function GetCpu(){cpu_numgrep -c "model name" /proc/cpuinfocpu_usertop -b -n 1 | grep Cpu | awk {print $2} | cut -f 1 -d "%"cpu_systemtop -b -n 1 | grep Cpu | awk {print $4} | cut -f 1 -d "%"cpu_idletop -b -…

Github 2024-06-06 Go开源项目日报 Top10

根据Github Trendings的统计,今日(2024-06-06统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下: 开发语言项目数量Go项目10Ollama: 本地大型语言模型设置与运行 创建周期:248 天开发语言:Go协议类型:MIT LicenseStar数量:42421 个Fork数量:2724 次关注人…

当边缘计算用在定位设备

什么是边缘计算&#xff1f; 边缘计算是个比较高大上的概念&#xff0c;在这里就不提众多官方与非官方的定义了&#xff0c;只说说自己的理解。 边缘计算就是在最靠近物理设备的使用现场&#xff0c;利用有限的硬件资源&#xff0c;完成设备层数据采集、协议转换、数据上传、…

Java | Leetcode Java题解之第120题三角形最小路径和

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution {public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {int n triangle.size();int[] f new int[n];f[0] triangle.get(0).get(0);for (int i 1; i < n; i) {f[i] f[i - 1] triangle.get(i).get(i…

Chrome浏览器打开无痕模式的方法

快捷键&#xff1a;同时按住CtrlshiftN 如图&#xff0c;系统会新开一个无痕标签页&#xff0c;不需要了点右上角关闭就可以了。

探索计算机视觉:开启智能图像处理的新纪元

第一部分&#xff1a;计算机视觉概述与基本原理 计算机视觉&#xff0c;作为人工智能领域的重要分支&#xff0c;旨在让计算机具备处理和理解图像和视频数据的能力。随着深度学习技术的飞速发展&#xff0c;计算机视觉已经在许多实际应用场景中取得了显著的成果&#xff0c;如…

山东大学软件学院项目实训-创新实训-基于大模型的旅游平台(二十七)- 微服务(7)

11.1 : 同步调用的问题 11.2 异步通讯的优缺点 11.3 MQ MQ就是事件驱动架构中的Broker 安装MQ docker run \-e RABBITMQ_DEFAULT_USERxxxx \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASSxxxxx \--name mq \--hostname mq1 \-p 15672:15672 \-p 5672:5672 \-d \rabbitmq:3-management 浏览器访问1…

RabbitMQ-直连交换机(direct)使用方法

RabbitMQ-默认读、写方式介绍 RabbitMQ-发布/订阅模式 目录 1、概述 2、直连交换机 3、多重绑定 4、具体代码实现 4.1 生产者部分 4.2 消费者部分 5、运行代码 6、总结 1、概述 直连交换机&#xff0c;可以实现类似路由的功能&#xff0c;消息从交换机发送到哪个队列…

详细分析Mysql中的SQL_MODE基本知识(附Demo讲解)

目录 前言1. 基本知识2. Demo讲解2.1 ONLY_FULL_GROUP_BY2.2 STRICT_TRANS_TABLES2.3 NO_ZERO_IN_DATE2.4 NO_ENGINE_SUBSTITUTION2.5 ANSI_QUOTES 前言 了解Mysql内部的机制有助于辅助开发以及形成整体的架构思维 对于基本的命令行以及优化推荐阅读&#xff1a; 数据库中增…

【C语言】详解函数(下)(庖丁解牛版)

文章目录 1. 前言2. 数组做函数形参3. 函数嵌套调用和链式访问3.1 嵌套调用3.2 链式访问 1. 前言 详解C语言函数(上)的链接&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/EGsfe 经过对函数的初步了解之后,相信大家已经对C语言标准库里的函数已经有初步的认知了&#xff0c;并且还学会了如…

HashMap第2讲——put方法源码及细节

上篇文章介绍了HashMap在JDK 1.8前后的四大变化&#xff0c;今天就进入到put方法的源码解析。HashMap的设计非常巧妙&#xff0c;细节也很多&#xff0c;今天来看看部分细节&#xff0c;后续的文章会一一介绍。 ps&#xff1a;学习源码的目的不仅仅是为了了解它的运行机制&…

Java——Stream流(2/2):Stream流的中间方法、终结方法(方法、案例演示)

目录 Stream流的中间方法 方法 案例演示 Stream流的终结方法 方法 案例演示1 收集 案例演示2 Stream流的中间方法 方法 中间方法指的是调用完成后会返回新的Stream流&#xff0c;可以继续使用(支持链式编程)。 Stream提供的常用中间方法说明Stream<T> filter(P…

Ansible部署 之 zookeeper集群

简介 Ansible是近年来越来越火的一款轻量级运维自动化工具&#xff0c;主要功能为帮助运维实现运维工作的自动化、降低手动操作的失误、提升运维工作效率。常用于自动化部署软件、自动化配置、自动化管理&#xff0c;支持playbook编排。配置简单&#xff0c;无需安装客户端&am…

【小白专用 已验证24.5.30】ThinkPHP6 视图

ThinkPHP6 视图 模板引擎支持普通标签和XML标签方式两种标签定义&#xff0c;分别用于不同的目的 标签类型描述普通标签主要用于输出变量、函数过滤和做一些基本的运算操作XML标签也称为标签库标签&#xff0c;主要完成一些逻辑判断、控制和循环输出&#xff0c;并且可扩展 c…

keil下载及安装(社区版本)

知不足而奋进 望远山而前行 目录 文章目录 前言 Keil有官方版本和社区版本&#xff0c;此文章为社区版本安装&#xff0c;仅供参考。 1.keil MDK 2.keil社区版介绍 3.keil下载 (1)打开进入登录界面 (2)点击下载,跳转到信息页面 (3)填写个人信息,点击提交 (4)点击下载…

基于web的垃圾分类回收系统的设计

管理员账户功能包括&#xff1a;系统首页&#xff0c;个人中心&#xff0c;管理员管理&#xff0c;用户管理&#xff0c;公告管理&#xff0c;运输管理&#xff0c;基础数据管理 用户账户功能包括&#xff1a;系统首页&#xff0c;个人中心&#xff0c;运输管理&#xff0c;公告…

Web安全:Web体系架构存在的安全问题和解决方案

「作者简介」&#xff1a;2022年北京冬奥会网络安全中国代表队&#xff0c;CSDN Top100&#xff0c;就职奇安信多年&#xff0c;以实战工作为基础对安全知识体系进行总结与归纳&#xff0c;著作适用于快速入门的 《网络安全自学教程》&#xff0c;内容涵盖系统安全、信息收集等…

Python算法于强化学习库之rlax使用详解

概要 在强化学习领域,开发和测试各种算法需要使用高效的工具和库。rlax 是 Google 开发的一个专注于强化学习的库,旨在提供一组用于构建和测试强化学习算法的基础构件。rlax 基于 JAX,利用 JAX 的自动微分和加速计算功能,使得强化学习算法的实现更加高效和简洁。本文将详细…