zfft.zip_ZFFT算法_ZOOM-FFT算法_ZOOM_FFT_zfft_zoom fft

clear % Remove items from workspace, freeing up system memory clc % Clear Command Window clf % Clear current figure window close all hidden % removal draws only those lines that are not obscured % by other objects in the field of view. format long %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 加载数据 fun = @(t) sin(5*2*pi*t) +sin(20*2*pi*t) + randn(size(t)); fs = 300; % 采样频率 n = 10000; % 数据长度 t = 0:1/fs:(n-1)/fs; % 建立离散时间列向量 x = fun(t); % 产生时间序列数据 fi = 15; % 最小细化截止频率 np = 8; % 放大倍数 nfft = 1024; % FFT长度 nt = length(x); % 计算输入数据长度 fa = fi+0.5*fs/np; % 最大细化截止频率 nf = 2^nextpow2(nt); % 取大于nt且最接近的2的整数次方为FFT长度 na = round(0.5*nf/np+1); % 确定细化带宽的数据长度 % 频移 n = 0:nt-1; % 建立一个按1递增的向量 b = n*pi*(fi+fa)/fs; % 确定单位旋转因子向量 y = x.*exp(-1i*b); % 乘以单位旋转因子进行频移 % 频移后的低通滤波（频域滤波） b = fft(y,nf); % FFT变换 a(1:na) = b(1:na); % 正频率带通内的元素赋值 a(nf-na+1:nf) = b(nf-na+1:nf); % 负频率带通内的元素赋值 b = ifft(a,nf); % IFFT变换 c = b(1:np:nt); % 重采样 a = fft(c,nfft)*2/nfft; % 进行细化FFT变换 y2 = zeros(1,nfft/2); % 变换结果重新排序 y2(1:nfft/4) = a(nfft-nfft/4+1:nfft); % 排列负频率段的数据 y2(nfft/4+1:nfft/2) = a(1:nfft/4); % 排列正频率段的数据 n = 0:(nfft/2-1); f2 = fi + n*2*(fa-fi)/nfft; % 定义细化FFT频率向量 % 对输入数据做FFT用来变换比较 y1 = fft(x,nfft)*2/nfft; % FFT变换 f1 = n*fs/nfft; ni = round(fi*nfft/fs+1); % 定义与细化FFT频率向量相同的频率范围 na = round(fa*nfft/fs+1); % 绘制输入时程曲线图形 subplot(2,1,1); plot(t,x); xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');grid on; title('输入时程曲线图形');axis([min(t) max(t) min(x) max(x)]) % 在相同的频率范围下绘制幅频曲线图 nn = ni:na; subplot(212);plot(f1(nn),abs(y1(nn)),':',f2,abs(y2)); xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');legend('普通','细化');grid on; title('相同的频率范围下绘制幅频曲线图');