使用Matlab对采样数据进行频谱分析.docx

Matlab 频谱分析基础知识点 本文档主要介绍使用 Matlab 对采样数据进行频谱分析的方法，包括采样数据导入 Matlab、对采样数据进行频谱分析和数据长度的选择等方面的内容。 一、采样数据导入 Matlab 采样数据的导入至少有三种方法：手动将数据整理成 Matlab 支持的格式、使用 Matlab 的可视化交互操作和使用文件读入命令。手动方法仅适用于数据量比较小的采样，而使用 Matlab 的可视化交互操作适合于数据量较大的采样。文件读入命令可以处理任意大小的数据量，且录入速度相当快，强烈推荐。 二、对采样数据进行频谱分析 对采样数据进行频谱分析自然要使用快速傅里叶变换 FFT。FFT 的命令为 fft，简单使用方法为 Y=fft(b,N)，其中 b 是采样数据，N 是 FFT 数据采样个数。Y 即为 FFT 变换后得到的结果，与 b 的元素数相等，为复数。可以使用 plot 命令将 Y 的幅值和角度画图，以获取数据 b 的幅频特性和相频特性。 典型频谱分析 M program 例子： clc fs=100; t=[0:1/fs:100]; N=length(t)-1; 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); figure(1) plot(t,p); grid on title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p); magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2) plot(f,magY); h=stem(f,magY,'fill','--'); set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on title('频谱图'); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值') 三、数据长度的选择 频率分辨率 F 是频谱中能够区分出的最小频率刻度。为了获得一定精度的频谱，对频率分辨率 F 有一个人为的规定，一般要求 F<0.01。数据长度的选择对频谱分析的精准度有着重要的影响。采样时间 ts 和采样总点数 N 的选择会直接影响频率分辨率 F。 在频谱分析时，请大家一定要使 F 能够被频率精度整除。如要求频率精确度为 0.01，则 F 最大为0.01，也可取值为 0.02、0.05、0.001 等，使 0.01/F=整数。F 仅仅由采样时间 ts（也称数据长度）决定，因此一定要合理选择采样时间 ts。