如何用matlab编程求函数的傅里叶变换频谱函数
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Fs = 128; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样时间
L = 256; % 信号长度
t = (0:L-1)*T; % 时间
x = 5 + 7*cos(2*pi*15*t - 30*pi/180) + 3*cos(2*pi*40*t - 90*pi/180); %cos为底原始信号
y = x + randn(size(t)); %添加噪声
figure;
plot(t,y)
title('加噪声的信号')
xlabel('时间(s)')
N = 2^nextpow2(L); %采样点数,采样点数越大,分辨的频率越精确,N>=L,超出的部分信号补为0
Y = fft(y,N)/N*2; %除以N乘以2才是真实幅值,N越大,幅值精度越高
f = Fs/N*(0:1:N-1); %频率
A = abs(Y); %幅值
P = angle(Y); %相值
figure;
subplot(211);plot(f(1:N/2),A(1:N/2)); %函数fft返回值的数据结构具有对称性,因此我们只取前一半
title('幅值频谱')
xlabel('频率(Hz)')
ylabel('幅值')
subplot(212);plot(f(1:N/2),P(1:N/2));
title('相位谱频')
xlabel('频率(Hz)')
ylabel('相位')
T = 1/Fs; % 采样时间
L = 256; % 信号长度
t = (0:L-1)*T; % 时间
x = 5 + 7*cos(2*pi*15*t - 30*pi/180) + 3*cos(2*pi*40*t - 90*pi/180); %cos为底原始信号
y = x + randn(size(t)); %添加噪声
figure;
plot(t,y)
title('加噪声的信号')
xlabel('时间(s)')
N = 2^nextpow2(L); %采样点数,采样点数越大,分辨的频率越精确,N>=L,超出的部分信号补为0
Y = fft(y,N)/N*2; %除以N乘以2才是真实幅值,N越大,幅值精度越高
f = Fs/N*(0:1:N-1); %频率
A = abs(Y); %幅值
P = angle(Y); %相值
figure;
subplot(211);plot(f(1:N/2),A(1:N/2)); %函数fft返回值的数据结构具有对称性,因此我们只取前一半
title('幅值频谱')
xlabel('频率(Hz)')
ylabel('幅值')
subplot(212);plot(f(1:N/2),P(1:N/2));
title('相位谱频')
xlabel('频率(Hz)')
ylabel('相位')
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