1.Matlab里的IFFT/FFT函数系数的问题Matlab里的ifft函数会在做完正常的变换后除以ifft变换的点数，而fft函数中没有系数。Matlab里的IFFT变换及FFT变换：因此在Matlab上，利用fft函数做频谱分析，应注意以下几点：（1）应对FFT的结果除以FFT点数，才能得到各频点的真实幅值。（2）FFT的频率分辨力等于采样频率除以FFT点数，即：（3）对实序列进行FFT，结
如果输出都是NaN一定是输入有NaN。频率计算f = NFs(i-1)其中：N为采样点数，Fs为采样频率，i为第i个点（从1开始计数）。
原创
2021-06-08 14:53:54
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基2 FFT二、使用步骤1.分解2.旋转因子代码 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在学习各种基FFT之前，先来简单了解一下matlab的fft()函数是怎么做的。
MATLAB提供了一个称为fft的函数用于计算一个向量x的DFT。调用X= fft(x,N)就计算出N点的DFT。如果向量x的长度小于N
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2024-06-28 07:26:20
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FFT函数Y = fft(x)如果x是向量，则fft(x)返回该向量的傅里叶变换如果x是矩阵，则fft(x)将x的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。如果x是一个多维数组，则 fft(X) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。Y = fft(X,n)如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。如果 X 是向量且 X 的长度大
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2024-01-11 17:26:59
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原文地址：http://http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c02a8c0100ysuc.html x=load(‘cur.txt’); %读入变换数据 fs = 100; %设定采样率 N=128; %变换点数 n=0:N-1; t=n/fs; y=fft(x); %进行FFT变换 mag = abs(y); %求取幅值 f=(0:length(y)
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精选
2015-07-14 21:13:34
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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 &nbs
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2023-09-15 14:05:13
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Fourier Transforms傅立叶变换是将在时间或空间中采样的信号与频率采样的相同信号相关联的数学公式。 在信号处理中，傅里叶变换可以揭示信号的重要特征，即其频率分量。这个公式也不该陌生吧，就是DFT的公式，见博文：终于到来的DFT里面给出DFT的公式：对比一下，你会发现其实二者是一样的。MATLAB®中的fft函数使用快速傅里叶变换算法来计算数据的傅里叶变换...
原创
2022-04-14 17:00:16
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Fourier Transforms傅立叶变换是将在时间或空间中采样的信号与频率采样的相同信号相关联的数学公式。 在信号处理中，傅里叶变换可以揭示信号的重要特征，即其频率分量。这个公式也不该陌生吧，就是DFT的公式，见博文：终于到来的DFT里面给出DFT的公式：对比一下，你会发现其实二者是一样的。MATLAB®中的fft函数使用快速傅里叶变换算法来计算数据的傅里叶变换...
原创
2021-08-20 14:07:33
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传统FFT利用三角函数的正交性，将信号分离出来，从而将时域的信号变换到频域。但是，它有一个很重要的前提：输入的序列必须是周期内等间隔采样的值，这样，FFT计算的结果才是我们想要的。
实际的情况是，很难做到等间隔采样。比如，交流电的频率是变化的，并不是固定的50Hz。如果采用按照50Hz的信号来采样，则计算结果将无法反映原始信号。
为什么会出现上述的
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2024-03-14 14:04:37
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一、参考文献王兆华，全相位FFT相位测量法[J].二、Matlab代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% Zheng Wei, 2023/05/04
%%
%% 用途：如果信号频率f不等于fs/N的整数倍，FFT就会频谱泄露，计算的相位角就不对；
%
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2023-09-27 18:43:35
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这里的x是16行，1024列的数据。 clc;clear all;close all;
fs=1000;
f0=10;
f1=20;
f2=30;
f3=40;
ts=1/fs;
t=0:ts:1023*ts;
x0 = cos(2*pi*f0*t);
x1 = cos(2*pi*f1*t);
x2 = cos(2*pi*f2*t);
x3 = cos(2*pi*f3*t);
mat1
原创
2022-08-25 17:19:24
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clc;clear all;close all;
fs=1000;
f0=10;
f1=20;
f2=30;
f3=40;
ts=1/fs;
t=0:ts:1023*ts;
x0 = cos(2*pi*f0*t);
x1 = cos(2*pi*f1*t);
x2 = cos(2*pi*f2*t);
x3 = cos(2*pi*f3*t);
mat1 = zeros(16,1024);
tem =
原创
2022-08-25 17:21:24
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1、说明在matlab中FFT需要注意3个参数，首先是序列长度L，这个就是你收到的信号的长度。比如你收到的信号长度是2秒，采样频率设置的是512/2（那么采样间隔就是2/512），那么你得到的信号长度就是L = 512. 第二个参数就是采样频率fs，采样频率要设置为大于信号频率的2 倍（也就是奈奎斯特采样定律），信号的采样频率越大，得到的频域的频谱就越精确，但是设置的太大，计算量就直接上去了。 第
Facebook的caffe2是caffe的升级版，相较于caffe的主要不同是将layer替换成了更为强大灵活的operator以及添加了类似matlab中的工作区概念的workspace，基本数据结构blob和net保持不变。关于caffe2的教程，英语好的人可以看官方教程，英语不好的朋友可以看caffe2教程入门（python版），也是基于官方教程整理出来的，整理的也比较好。下面是我对“ca
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2023-12-03 12:07:07
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用快速付里叶变化换分析 f1=50Hz和 f2=120Hz混合信号的频谱。clear;t = 0:0.001:0.6;x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);y = x + randn(size(t));subplot(211);plot(y(1:50));Y=fft(y,512);f = 1000*(0:256)/512;subplot(212);plot(f,Y(
原创
2013-09-21 22:23:43
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FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。虽然很多人都知道FFT是什么，可以用
原创
2010-05-12 21:48:25
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讲这个话题，就要先搞清楚频谱、功率谱的概念，可参考我的另一篇文章做信号处理的朋友应该都会fft比较熟悉，就是求傅里叶变换。我在这里也不再去讲这个函数了，但需要注意的一点：实信号的频谱关于0频对称，是偶函数，如果st = cos(2pif0*t)+1; t的长度为4000，那么0频的位置在第一个点，做fftshift后，0频的位置在低2001个点的位置，fft后的信号关于第2001个点对
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2024-07-27 14:52:16
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FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意
1. FFT 插值
y = interpft(x,n)
y = [0, .5, 1., 1.5, 2., 1.5, 1., .5, 0, -.5, -1, -1.5, -2., -1.5, -1., -.5, 0];
N = length(y);
L = 5; % 插值因子，interpolation factor，即插值后数组的长度是原先数组长度的倍数；
M = N*L;
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2017-02-22 15:46:00
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1. FFT 插值
y = interpft(x,n)
y = [0, .5, 1., 1.5, 2., 1.5, 1., .5, 0, -.5, -1, -1.5, -2., -1.5, -1., -.5, 0];
N = length(y);
L = 5; % 插值因子，interpolation factor，即插值后数组的长度是原先数组长度的倍数；
M = N*L;
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2017-02-22 15:46:00
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