频谱分析横坐标是频率,纵坐标

你问的可能是三个数字特征中的其中一个：中位数就是频率分布直方图面积的一半所对应的横坐标众数就是频率最高的中间值平均数则是每组频率的中间值乘频数再相加

在对信号做FFT时,频率的分辨率与N点的大小有关,N越大,分辨率越高,但要注意的是N的大小指的是对信号的采样数,一定要携带信号的信息,如果单纯的添加值为零的采样点是无法提高频谱分辨率的,具体可以参看程

这不是横坐标压缩的问题,是你图形设置的问题.figure('Papersize',[108],'PaperPosition',[00108]);plot(x,y);set(gca,'xlim',[0,

不完全相同.可以,但难度大,因为机械振动是一个随时间变化的值,每台设备的振动都不相同,直接测量更准确,采用声音去判断需要良好的数学模型,而准确建立数学模型难度不小.在要求精度不高的情况下应该是问题不大

一个典型的DSP系统除了数字信号处理部分外,还包括A/D和D/A两部分.这是因为自然界的信号,如声音、图像等大多是模拟信号,因此需要将其数字化后进行数字信号处理,模拟信号的数字化即称为A/D转换.数字

要看实际频率值是否刚好落在N点FFT的对应频率通道上,如果实际频率刚好落在两个相邻频率通道中间,那误差应该是最大的.比如1024Hz采样频率,1024点FFT,输入频率如果是整数的话,应该会落在相应的

指的是在指定阻抗（常为50欧、75欧）上的电平值（dBmV等）,有时也以功率值表示（如dBm,即dBmW）.注意是对数值,如0dBmV等于1mV,20dBmV等于10mV……

呃,这个问题太专业了

这个题早看见了,以为别人会回答,那说一下吧：其实画复数的问题应该不是很难,但没有数据,也不好说,最好是你把数据拿来看看大概的意思：求出复数的模值,根据复角的变化,应该可以画出极坐标图

横坐标是时间,纵坐标是幅度（电平）.

频率分辨率是能够分辨出频率的最小单位.举个例子：频谱仪的频率范围是9K-8G.假如分辨率是1K,可以看到9K,10K,11K.的信号参数.如果分辨率是100Hz,则可以看到9K,9.1K,9.2K.的

做频谱分析应该用fft,fft变换出来的图形是左右对称的,所以你在右边也有一个峰,实际上只有一半的有用信息你总共20个数据点,如果matlab自己选的话N=32,你选了N=64,所以相当于多插入了32

通常FFT变换需要至少2.5个周期信号才能准确,所以你看不到对称信号,所以这个不准确.你的零频振幅很高,而且随频率上升振幅下降,首先是采样数据不完整,但这个应该看出谐波是倍频叠加吧.

不同信号的频谱可能侧重点不同,大家都关心频谱的幅度,频率,相位噪声,幅度的稳定度等.

最高频率根据采样频率算,然后做fft.横坐标就是从最高频率到0,纵坐标就是fft后的结果,可得到幅值或功率谱.

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

城市化分为四个阶段：第一个阶段D图情况即城市化,人口集中于大城市.第二种：由于城市环境破坏,且政府为了缓解大城市人口压力,在城市周围建立卫星城,人口开始转向郊区卫星城；第三种：为再城市化,政府加大对城

x=1:5;>>y=3*rand(1,5);>>plot(x,y)>>set(gca,'xtick',[12345])>>set(gca,'xticklabel',{'a','b','c','d','

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

你的频率（间隔）分辨率为采样周期/FFT点数>100,所以32点FFT肯定不够-不能够辨别出100hz信号的这牵扯到分辨率问题.这个和你采样的点数无关,和你的采样频率有关.