使用Matlab对采样数据进行频谱分析.pdf
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使用 Matlab 对采样数据进行频谱分析
秘密 2009-10-31 10:08:15 阅读 454 评论 0 字号：大中小
1、采样数据导入 Matlab
采样数据的导入至少有三种方法。
第一就是手动将数据整理成 Matlab 支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。
第二种方法是使用 Matlab 的可视化交互操作，具体操作步骤为：File --> Import Data，然后在弹出的对话
框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大，但又不
是太大的数据。据本人经验，当数据大于 15 万对之后，读入速度就会显著变慢，出现假死而失败。
第三种方法，使用文件读入命令。数据文件读入命令有 textread、fscanf、load 等，如果采样数据保存在
txt 文件中，则推荐使用 textread 命令。如 [a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将 data.txt 中保
存的数据三个三个分组，将每组的第一个数据送给列向量 a，第三个数送给列向量 b，第二个数据丢弃。命
令类似于 C 语言，详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量，且录
入速度相当快，一百多万的数据不到 20 秒即可录入。强烈推荐！
2、对采样数据进行频谱分析
频谱分析自然要使用快速傅里叶变换 FFT 了，对应的命令即 fft ，简单使用方法为：Y=fft(b,N)，其中 b 即
是采样数据，N 为 fft 数据采样个数。一般不指定 N，即简化为 Y=fft(b)。Y 即为 FFT 变换后得到的结果，
与 b 的元素数相等，为复数。以频率为横坐标，Y 数组每个元素的幅值为纵坐标，画图即得数据 b 的幅频
特性；以频率为横坐标，Y 数组每个元素的角度为纵坐标，画图即得数据 b 的相频特性。典型频谱分析 M
程序举例如下：
clc
fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%减 1 使 N 为偶数
%频率分辨率 F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)...
+0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模拟对信号进行采样，得到采样数据 p，下面对 p 进行频谱分析
figure(1)
plot(t,p);
grid on
title('信号 p(t)');
xlabel('t')
ylabel('p')
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