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mAtlAB中FFt

fft为一阶快速傅里叶变换函数,在数字信号处理中有着广泛的应用,变换结果为复数 Y = fft(X,n),n为变化点数,一般取2的倍数 例如: t = 0:0.001:0.6; x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t); y = x + 2*randn(size(t)); Y = fft(y,512);

那是基波有效值,另外THD应该不会改变吧,你吧Start time 设置为0.05就OK了

fft是一维傅里叶变换,即将时域信号转换为频域信号; fftshift是针对频域的,将FFT的DC分量移到频谱中心; 即对频域的图像,(假设用一条水平线和一条垂直线将频谱图分成四块)对这四块进行对角线的交换与反对角线的交换。 fftshift就是对换数据...

n要取最接近数据长度的2的整数次方,命令是2^nextpow2(N),其中N是实际数据长度,因为这样的n可以使fft更快。比如,N=1021,执行n=2^nextpow2(N)后,n=2^10=1024。而你说的512也是这个道理。 f为表示频率的横轴,它的长度必须和abs(y)的长度相等...

如果没看错是再求信号的功率谱, Fs=2048; % 设定采样点数 FFTN=1024; %设定FFT点数 t=(0:1023)/Fs; % 设定正弦信号的采样时间点 x=2*sin(2*pi*256*t+pi/8); % 产生正弦信号 y=fftshift(fft(x,FFTN)); %****************************这句没太看...

假设你的信号是 8个点,采样频率是 100Hz。 那么,该信号的频率是50Hz,那么频率轴每个间隔是 50/(8-1), 设为df 那么,频率轴是 0 df 2*df 3*df 4*df 也就是说,对于8个点的信号,你会得到频率间隔是 50/(8-1), 可以得到 8/2+1个频率点。 也就是...

一.调用方法 X=FFT(x); X=FFT(x,N); x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 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...

最后加一句 y = real(y); real为求复数实部的函数 这样x和y就一样了,因为反变换后虚部系数都为零

N=6000; fs=12000000; n=0:N-1; %%%num为6000000个数据值; F=fft(num); f=n/N*fs; plot(f,abs(F));

BFFT(Bootstrap Fast Fourier Transformation): 自举快速傅立叶变换,是一种高效算法。 在signal processing blockest-------signal processing sinks------spectrum scope 模块中可以找到,设置其参数为buffer input,图标就会变为B-FFT。

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