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1.假设信号域为四舍五入,向量t为n维向量,则信号的离散采样周期为Ts=1/fs=四舍五入/(n-1),其中fs为采样频率。
2.从上面的离散傅里叶公式,我们可以知道在使用FFT函数之后,我们仍然得到一个n维向量。
3.频域长度定义为lenf,满足lenf=(N-1)*Ts,实体lenf=((N-1)*(N-1)/N)/N。当N很大时,Lenf=fs。
4.到目前为止,在频域内得到的向量为f=(0:n-1)/(n-1)*lenf=(0:n-1)*fs/n。根据奈奎斯特采样定理,采样频率高于信号中最高频率的两倍,因此不存在失真。
5.因此,在谱中(fs/2,fs)是无用谱,所以域向量和频域信号的距离向量应该减半。F=F(1,N/2);Y=abs(FFT(x));Y=Y(1。n/2);我们可以画出信号的时域和频域。
东莞大凡
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本回答由东莞大凡提供
2015-04-25
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较完整的频谱图:
设抽样频率为Fs(Hz),信号点数为N,信号序列为x。
f = fftshift(fft(x));
w = linspace(-Fs/2, Fs/2, N);%频率坐标,单位Hz
plot(w,abs(f));
title('信号的频谱');
xlabel('频率(Hz)');
设抽样频率为Fs(Hz),信号点数为N,信号序列为x。
f = fftshift(fft(x));
w = linspace(-Fs/2, Fs/2, N);%频率坐标,单位Hz
plot(w,abs(f));
title('信号的频谱');
xlabel('频率(Hz)');
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x=1:0.1:10; y=f(x); 时域:plot(x,y); y0=fft(y); plot(x,abs(y0)); plot(x,angle(y0))
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