FFT.zip_fft_fft频率_fft信号频谱_快速傅里叶变换_频谱图_用FFT对信号作频谱分析资源-CSDN文库

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115 浏览量 2022-09-24 08:57:49 上传评论 1 收藏 1KB ZIP 举报

快速傅里叶变换（FFT）是数字信号处理领域中一种重要的算法，用于将时域信号转换为频域信号，从而分析信号的频率成分。在标题和描述中提到的"FFT.zip_fft_fft 频率_fft信号频谱_快速傅里叶变换_频谱图"，我们可以从中提取出几个关键知识点： 1. **快速傅里叶变换(FFT)**：FFT是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）的方法，由Cooley和Tukey在1965年提出。它通过分解信号为偶对和奇对，利用递归性质大大减少了计算量，时间复杂度从DFT的O(n^2)降低到O(n log n)。 2. **频率**：在信号处理中，频率表示信号波动的快慢，通常以赫兹(Hz)为单位。对于离散信号，频率是采样频率的倒数乘以整数，称为基波频率。通过对频谱的分析，可以确定信号中的各个频率成分及其幅度。 3. **fft信号频谱**：通过FFT运算，时域信号被转化为频域表示，生成的频谱图展示了信号在不同频率上的分布情况。每个频率点对应的幅度表示了该频率成分在原始信号中的强度。 4. **频谱图**：频谱图是显示信号频域特性的可视化工具，横轴通常代表频率，纵轴代表幅度或功率。在频谱图上，可以直观地看出信号中包含哪些主要频率成分，以及它们的相对大小。在压缩包内的文件中，`FFT.m`很可能是用MATLAB编写的脚本，用于执行FFT操作并可能包含绘制频谱图的代码。MATLAB是一种广泛应用于数值计算和信号处理的编程环境，其内置的`fft`函数使得执行FFT变得简单易行。 `cwt_contious1.m`可能涉及连续小波变换（CWT），这是一种分析非平稳信号的工具，它可以提供信号在时间和频率上的局部特性。虽然这个文件名与FFT主题直接关联性不强，但有可能是在同一个项目中用于对比或补充FFT分析。综合这些信息，我们可以理解这个压缩包可能包含了进行FFT计算和绘图的MATLAB程序，用户可以通过修改输入信号和采样频率，来观察不同条件下的波形和频谱图，以及可能的相位图，以深入理解信号的频率特性。在实际应用中，这样的工具对于分析音频、图像、通信信号等领域的数据非常有用。

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cwt_contious1.m 164B

clear;clc;close all load('C:\Users\Administrator\Desktop\2018.1.15物理模型试验\2018.1.17\信号一致性\1\1\1_EXT传感器1修改 - 副本.csv') Fs=100000; % 采集频率 T=1/Fs; % 采集时间间隔 N=length(X1_EXT___1_______); % 采集信号的长度 t=(0:1:N-1)*T; % 定义整个采集时间点 t=t'; % 转置成列向量 % 绘制时域信号 s=X1_EXT___1_______ figure plot(t,s) axis('xy') xlabel('时间') ylabel('信号值') title('时域信号') % fft变换 Y=fft(X1_EXT___1_______); % Y为fft变换结果，复数向量 Y=Y(1:N/2+1); % 只看变换结果的一半即可 A=abs(Y); % 复数的幅值（模） f=(0:1:N/2)*Fs/N; % 生成频率范围 f=f'; % 转置成列向量 % 幅值修正 A_adj=zeros(N/2+1,1); A_adj(1)=A(1)/N; % 频率为0的位置 A_adj(end)=A(end)/N; % 频率为Fs/2的位置 A_adj(2:end-1)=2*A(2:end-1)/N; % 绘制频率幅值图 figure subplot(2,1,1) plot(f,A_adj) xlabel('频率 (KHz)') ylabel('幅值 (修正后)') title('FFT变换幅值图') grid on % 绘制频谱相位图 subplot(2,1,2) phase_angle=angle(Y); % angle函数的返回结果为弧度 phase_angle=rad2deg(phase_angle); plot(f,phase_angle) xlabel('频率 (Hz)') ylabel('相位角 (degree)') title('FFT变换相位图') grid on