labview2015中fft功率谱和功率谱密度-搜答案-智慧作业帮

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fft(x,n)是一维快速傅里叶变换,x相当于信号,n是变换点数.离散傅里叶变换DFT的快速算法就是FFT.

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=102

一个长度为n的信号A其fft之后得到的信号长度也是n得到的fft数据除了0频率分量幅度为时域值的n陪外其他亲率的幅度值是n/2倍所以要获得某个非零频率的幅度,需要将fft之后的数据除以n乘以2b_S=

fft是一维傅里叶变换,即将时域信号转换位频域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

matlab的FFT分析振幅需要乘以2除以N才能得到真实的振幅.

求教matlab FFt变换

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

%下面的程序里Pn存的就是基波相位如果求的是谐波相位,稍微修改即可x=load('data.dat');%load数据fs=10000;%采样频率,自己根据实际情况设置N=length(x);%x是待

fft值大小反应信号在这个频率点的幅值大小或功率大小再问：得到fft值后怎么算出它的振幅？再答：如果对傅里叶变换的公式不熟悉,用matlab看看吧symstAf;x1=A*sin(2*pi*f*t);

fftshift的作用正是让正半轴部分和负半轴部分的图像分别关于各自的中心对称.因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的,fftshift可以纠正过来以下是Matlab的帮助文件中对fftshift

matlab中fft()用法

fft(x)就是fft(x,x.length);N默认为x的长度.还有就是*Ts就是把时域变成数字域.

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

一维快速傅里叶变换,低频成分在矩阵的两边,要将低频成分放到中间的话用fftshift(fft())

对于上面这个问题,要看你所研究的对象（object）是什么了?其实我们关心的并不是基频,在FFT或DFT中,你经常遇到的一个东西就是归一化频率了,这样的好处就是都在一个标准下进行计算罢了!如果我们研究

[x,fs,bite]=wavread('C:\WINDOWS\Media\WindowsXP启动.wav',[10001499]);z=x(:,1);y=fft(z);Y=fftshift(X);s

n也要乘以2啊,要不然对不上的,幅值就对了.位置肯定不对的,你的横轴表示的是点数,不是频率.

FFT的频谱本身就是对称的,一般画频谱图时取前半部分就行.再问：怎么取？谢谢再答：假如你想画功率谱，设频率w，频谱F。则plot(w(1:Lt/2),F(1:Lt/2);%%Lt是转换成波谱后的信号长

有关matlab中fft（傅里叶变换）的问题请高手解惑爱是包容而不是放纵爱是关怀而不是宠爱爱是相互交融而不是单相思爱是百味而不全是甜蜜

表示对数据向量x进行16点的快速傅里叶变换,不管x长度是大于还是小于16

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