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matlab如何用fft

发布网友 发布时间:2022-05-16 05:28

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热心网友 时间:2023-10-12 13:45

matlab自带的fft函数是快速傅里叶变换函数。主要用于降噪处理,通过使用傅里叶变换求噪声中隐藏的信号的频率分量。

该函数使用方法:

方法一:

Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。

我们通过下例,来了解fft函数使用过程:

第一步、指定信号的参数,采样频率为 1 kHz,信号持续时间为 1.5 秒。

Fs=1000;%采样频率

T=1/Fs;%采样周期

L=1500;%信号长度

t=(0:L-1)*T;%时间向量

第二步、构造一个信号,其中包含幅值为 0.7 的 50 Hz 正弦量和幅值为 1 的 120 Hz 正弦量。

S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

第三步、用均值为零、方差为 4 的白噪声扰乱该信号。

X = S + 2*randn(size(t));

第四步、在时域中绘制含噪信号。通过查看信号 X(t) 很难确定频率分量。

plot(1000*t(1:50),X(1:50))

title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')

xlabel('t (milliseconds)'),ylabel('X(t)')

第五步、计算信号的傅里叶变换。

Y = fft(X);

第六步、计算双侧频谱 P2, 计算单侧频谱 P1。

P2 = abs(Y/L); 

P1 = P2(1:L/2+1);

P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1)

第七步、定义频域 f 并绘制单侧幅值频谱 P1

f = Fs*(0:(L/2))/L;

plot(f,P1) 

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')

xlabel('f (Hz)'),ylabel('|P1(f)|')

运行结果。

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