离散信号经FFT变换后如何显示它的功率谱

一、对于非周期信号：有频谱分辨率F,而频谱分辨率直接和FFT的变换区间有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2π/N...因此有最小的N>2π/F.就可以根据此式选择FFT的变换区间.二、对于周期信号

FFT结果是复数,求绝对值[实部平方+虚部平方再开方]就是幅度,相位就是虚部除以实部求反正切,注意实部=0的计算

插值,简单的就用样条曲线插值就行了,例如：离线的信号虚伪为(T,X),则任意时刻的信号为x=spline(T,X,tx)

采样频率改变后,频谱对应的横坐标就会变.FFT变换后的横坐标为数字角频率（范围是0~PI）,数字角频率与原信号角频率满足关系式：wd=wT,其中,w为信号角频率,wd为数字角频率,T为采样的时间间隔,

FFT只是DFT的一种计算机快速算法,结果与DFT相同DFT可以说是是一切离散变化分析的前身,因为变化形式相似.DFT就是把时域信号变化为频域,以得简明的物理含义与处理方法.

在你的原始信号的后面,补上很多个零以后再fft或者用多于10个点,例如1024个点的fft

1、NFFT=2^nextpow2(N)*2这里是否乘以2,应该怎么选择,貌似乘以3结果也一样,此处只是确定做FFT的点数,由于是单频信号,所以,在最后的结果上面会出现两个对称的尖峰,和你的FFT点数

基本思路是用fft做傅立叶变换,然后画出频谱图,其中的极值处就是频率值.比如下面这个例子,一个22hz的信号.%generatethetimeindexsampling_rate=100;t1=0:1

分子1-exp(-j2pik)=1-(cos(2pik)+jsin(2pik))=1-1=0分母不为0

做FFT的函数是fft,注意结果要取模（abs）以便于显示,再fftshift一下将0频移到中间.取最大值的函数是max.

fft就是dft的快速算法,结果是一样的.应该不会有这个差别.搞不懂就贴图看看这个差别在于,补0再fft这里0是不受你前面减mean的影响的,所以你前面减东西相当于是减一个矩形,所以fft的结果相当于

采样点数可以采用N=length(x);来取,x是采样数据；采样频率fs=1/Ts即采样时间的倒数,也就是你说的采样信号中两个数据点的时间间隔的倒数；采样频率一定时,采样点数越多越好,换种话说就是采样

用matlab直接变换,相关的程序代码搜索下就有.或者到中国振动论坛查找.

假如你变换后了,那么幅值=abs（FFT（y））；f=2*pi*k/N;(k=0、1、2、3、.、N-1）N是原始数据的个数.再问：那如果用plot这个函数画出频谱图，那横坐标怎么用原来的时间表示成频

大于x的长度时就在x原数据后面补零,而补零不影响信号的分辨率,只是将频谱平滑处理,因为时域补零相当于频域插值；大于x的长度时就直接截取x数据中相应长度的元素.再问：小于x的长度的长度是怎样处理的呢？比

x=rand([2000,1]);%离散数字信号,当然你也带入你的数字信号fs=1024;%对应于离散数字信号的采样速率nfft=1024;%做fft的点数X=fftshift(fft(x,nfft)

采样是将连续信号变成离散信号.经过AD采样得到txt格式的数据已经是数字信号,傅里叶变换一般用FFT做,得到的是信号的频谱,横坐标的范围是-pi/2~pi/2再问：给出横坐标的表达方式好吗

考虑两方面：1.截取信号的时长决定了你所需分开的两个频率之间的最小的频率间隔.比如你的信号中有个5Hz,10Hz,10.2Hz,20Hz,25Hz等正弦成分,他们相邻的最小频率间隔是10.2-10=0

Matlab中FFT有1D和2D的,FFT得到的是信号的频谱即t－》f如clear%编写骆遥fs=1000t=0:1/fs:0.6;f1=100;f2=300;x=sin(2*pi*f1*t)+sin

x=[114.37594.75126105.75108.625146.75123.5101.25126.25103.875111.875147.5112.375109.375150.5108.8751