1樓:匿名使用者
1. t是橫座標copy,即傳送正
弦訊號bai的起止時間。按照你給的程du序,起始時zhi間為0,每間隔
間隔t1(約2.4544e-04秒)取一個dao點,終止時間為t2(20*pi-t1約等於62.8316秒),所以你看到了一個從0到62秒左右的波形
2. 正弦波頻率為50hz,一個週期持續時間為0.02s,按照t1(約2.
4544e-04秒)的時間間隔取樣,一個週期取樣點數為0.02/(2.4544e-4)=81.
4863個,看系統怎麼取捨小數部分,總之就出現了所謂「一週波的取樣率是82點」的現象
3. 給你一段程式及其結果,希望你能從中領悟週期、頻率以及取樣點之間的關係
clcclear all
close all
dt = 1e-3; % 取樣間隔,單位:秒
t=0:dt:0.1; % 訊號持續時間,單位:秒
va = 57.735*(2^0.5)*sin(2*pi*50*t); % 訊號波形
figure
plot(t, va, 'o--'); % 波形圖,圓圈即為取樣位置
grid on
xlabel('t');
ylabel('va');
matlab中的fft的取樣頻率和取樣點怎樣確定?
2樓:南瓜蘋果
在matlab中做fft,首先編寫函式,對不同的取樣頻率和取樣點數,計算fft後的頻率序列及其對應的幅值:
function [f amplitude] = yopheefft(samplerate,fft_points)
n = 0:fft_points-1;
t = n/samplerate; %取樣時間序列
f_all = n*samplerate/fft_points; %頻率序列 %構造混有噪聲的週期訊號並取樣
signal = 2*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20.25*t)+0.2*randn(size(t)); %對訊號進行快速fourier變換,並求振幅
amplitude_all = abs(fft(signal,fft_points))*2/fft_points;
f = f_all(1:fft_points/2);
amplitude = amplitude_all(1:fft_points/2);
擴充套件資料
matlab中fft函式的意義:
fft是離散傅立葉變換的快速演算法,可以將一個訊號變換到頻域。有些訊號在時域上是很難看出什麼特徵的,但是如果變換到頻域之後,就很容易看出特徵了。這就是很多訊號分析採用fft變換的原因。
另外,fft可以將一個訊號的頻譜提取出來,這在頻譜分析方面也是經常用的。
模擬訊號經過adc取樣之後變成數字訊號,可對此數字訊號做fft變換。n個取樣點經過fft之後就可以得到n個點的fft結果。為了方便進行fft運算,通常n取2的整數次冪。
假設取樣頻率為fs,訊號頻率為f,取樣點數為n。則fft之後結果為n點複數,其中每一個點對應著一個頻率點,該點複數的模值為原始訊號在該頻率值下的幅度特性。
具體為:假設原始訊號在某頻率點的幅值為a,則該頻點對應的fft點複數的模值為a的n/2倍。而fft第一點為原始訊號的直流分量,其模值為原始訊號模值的n倍。
對於相位,fft複數的相位即為原始訊號在該頻率點處的相位。
3樓:湯霞姝進越
假設你的訊號是8個點,取樣頻率是100hz。那麼,該訊號的頻率是50hz,那麼頻率軸每個間隔是50/(8-1),設為df那麼,頻率軸是0df2*df3*df4*df也就是說,對於8個點的訊號,你會得到頻率間隔是50/(8-1),可以得到8/2+1個頻率點。也就是說,對於n個點的訊號,你會得到頻率間隔是50/(n-1),可以得到n/2+1個頻率點。
注意,n是2的某次冪
4樓:啟用小號
你的理解也是錯的,取樣頻率,用來確定資料的間隔
,就是每隔取樣頻率倒數,有一個資料點,頻率的間隔是通過取樣頻率和資料點進行確認的,取樣頻率與資料點的相除,資料點的多少2的多少次方和計算方法有關係,你可以複習下快速傅立葉變換。
5樓:匿名使用者
問題1:通常所講的取樣時間間隔與取樣頻率是有倒數關係的,即ts=1/fs;所以你說的fs=1e5是對的。
問題2:matlab中的fft函式的兩種使用方法,都是用一般數字訊號處理教材上所講的基2的cooley-tukey fft演算法,區別是後者指定了fft的點數,我們知道對於基2的fft,當取樣點數為2的冪次時,精度更高,計算速度更快。所以指定2的冪次點數更好。
問題3:取樣點數n自然是看你的取樣頻率了,如果你指的是fft點數,則一般為取樣點數n向上取的最小的2的冪次,當然越大,解析度越高。fft的解析度=(取樣頻率fs)/(fft點數)。
所以相同取樣頻率下,點數越大,解析度越高。
6樓:楊好巨蟹座
一.呼叫方法
x=fft(x);
x=fft(x,n);
x=ifft(x);
x=ifft(x,n)
用matlab進行譜分析時注意:
(1)函式fft返回值的資料結構具有對稱性。
例:n=8;
n=0:n-1;
xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];
xk=fft(xn)
→xk =
39.0000 -10.7782 + 6.
2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.
7071i 5.0000 4.7782 + 7.
7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.
2929i
xk與xn的維數相同,共有8個元素。xk的第一個數對應於直流分量,即頻率值為0。
(2)做fft分析時,幅值大小與fft選擇的點數有關,但不影響分析結果。在ifft時已經做了處理。要得到真實的振幅值的大小,只要將得到的變換後結果乘以2除以n即可。
二.fft應用舉例
例1:x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。取樣頻率fs=100hz,分別繪製n=128、1024點幅頻圖。
clf;
fs=100;n=128; %取樣頻率和資料點數
n=0:n-1;t=n/fs; %時間序列
x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %訊號
y=fft(x,n); %對訊號進行快速fourier變換
mag=abs(y); %求得fourier變換後的振幅
f=n*fs/n; %頻率序列
subplot(2,2,1),plot(f,mag); %繪出隨頻率變化的振幅
xlabel('頻率/hz');
ylabel('振幅');title('n=128');grid on;
subplot(2,2,2),plot(f(1:n/2),mag(1:n/2)); %繪出nyquist頻率之前隨頻率變化的振幅
xlabel('頻率/hz');
ylabel('振幅');title('n=128');grid on;
%對訊號取樣資料為1024點的處理
fs=100;n=1024;n=0:n-1;t=n/fs;
x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %訊號
y=fft(x,n); %對訊號進行快速fourier變換
mag=abs(y); %求取fourier變換的振幅
f=n*fs/n;
subplot(2,2,3),plot(f,mag); %繪出隨頻率變化的振幅
xlabel('頻率/hz');
ylabel('振幅');title('n=1024');grid on;
subplot(2,2,4)
plot(f(1:n/2),mag(1:n/2)); %繪出nyquist頻率之前隨頻率變化的振幅
xlabel('頻率/hz');
ylabel('振幅');title('n=1024');grid on;
MATLAB中的FFT的取樣頻率和取樣點怎樣確定
取樣頻率就是準備進行fft變換的時間序列資料的頻率，如資料間隔為0.01s，取樣頻率就為100hz，這是確定的 取樣點則根據時間序列資料長度確定，fft即快速傅立葉變換，取樣點數是2的整數倍，才能實現快速計算，所以如果序列長度為3，取樣長度就設為4，資料會自動補0，如果序列長度為63，取樣長度可設為...
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