fftshift有什么用?MATLAB做FFT后为什么还要fftshift?

本文探讨了在MATLAB中进行FFT分析时,为何有时需要使用fftshift函数,有时则不需要。fftshift用于将零频分量移动到数组中心,以便观察[-fs/2,fs/2]的频谱。对于实序列,由于频谱混叠,通常需要fftshift来查看完整频谱;而对于复序列,由于没有负频率,直接使用FFT即可查看[0,fs]的频谱,无需fftshift。

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文章仅为个人理解,不足之处敬请指正

在用MATLAB做FFT分析信号的时候,为什么有时候需要fftshift,有时候又不需要,今天仔细理了理,做个总结记录。

首先,fftshift的用法:
                           Y = fftshift(X)
                           Y = fftshift(X,dim)
作用:交换行向量的左右两半部分。
在FFT里的作用:通过将零频分量移动到数组中心

为什么要在FFT之后用到fftshift呢?

我觉得这个问题可以从采样定律的角度来说。以基带实信号为例,我们都知道时域的以 f s f_s fs采样就是频域以 f s f_s fs平移延拓,因为采样之后的信号的频谱会在 f s / 2 f_s/2 fs/2产生混叠,所以实信号采样率 f s / 2 f_s/2 fs/2要大于等于带宽,即 f s ≥ 2 B f_s≥2B fs2B,如下图。在这里插入图片描述
MATLAB在对序列做FFT的时候,相当于是取了频谱上 [ 0 , f s ] [0,f_s] [0,fs]的部分,由于频谱是按 f s f_s fs周期延拓,所以 [ f s / 2 , f s ] [f_s/2,f_s] [fs/2,fs]部分的频谱与 [ − f s / 2 , 0 ] [-f_s/2,0] [fs/2,0]部分的一样,如果你想看 [ − f s , f s ] [-f_s,f_s] [fs,fs]部分(上图红框部分),就需要做fftshift,将零频分量移到序列中间,下面看一个例子。

close all; clear; clc;
fs = 300;            %采样率大于200
t = 0:1/fs:1;        %定义采样点
s = sin(2*pi*100*t)+cos(2*pi*40*t);  %采样后的信号序列

%---------[0,fs]的频谱---------
F1 = fft(s);                %fft
f1 = linspace(0,fs,length(t));   %频谱横轴
subplot(211);plot(f1,abs(F1));xlabel('f');ylabel('幅度');title('看[0,fs]');

%---------[-fs/2,fs/2]的频谱---------
F2 = fftshift(fft(s));                %fft
f2 = linspace(0,fs,length(t))-fs/2;   %频谱横轴
subplot(212);plot(f2,abs(F2));xlabel('f');ylabel('幅度');title('看[-fs/2,fs/2]');

结果如下:在这里插入图片描述

所以,fftshift是为了看 [ − f s / 2 , f s / 2 ] [-f_s/2,f_s/2] [fs/2,fs/2]部分频谱而需要的操作,如果只是看 [ 0 , f s ] [0,f_s] [0,fs]的频谱,就不需要了。

上面只是实序列的情况,然而我们仿真实验更经常用到的是复序列,下面谈谈复序列的情况。
复序列没有负频率,采样率只要大于带宽即可,根据上面的讲解很容易理解这点,在这里插入图片描述

上图可以看出来,只要 f s ≥ B f_s≥B fsB,频谱就不会混叠。所以就不会去看 [ − f s / 2 , f s / 2 ] [-f_s/2,f_s/2] [fs/2,fs/2]的频谱,也就不会用到fftshift了。

close all; clear; clc;
fs = 300;            %采样率大于100
t = 0:1/fs:1;        %定义采样点
s = exp(1j*2*pi*100*t)+exp(1j*2*pi*40*t);  %采样后的信号序列

%---------[0,fs]的频谱---------
F1 = fft(s);                %fft
f1 = linspace(0,fs,length(t));   %频谱横轴
plot(f1,abs(F1));xlabel('f');ylabel('幅度');title('看[0,fs]');

%---------[-fs/2,fs/2]的频谱---------
%原本就没有负频率,这儿也就没意义了
% F2 = fftshift(fft(s));                %fft
% f2 = linspace(0,fs,length(t))-fs/2;   %频谱横轴
% subplot(212);plot(f2,abs(F2));xlabel('f');ylabel('幅度');title('看[-fs/2,fs/2]');

在这里插入图片描述

React Hooks 是 React 16.8 中新增的特性,它可以让你在函数组件中使用 state、生命周期钩子等 React 特性。使用 Hooks 可以让你写出更简洁、可复用且易于测试的代码。 React Hooks 提供了一系列的 Hook 函数,包括 useState、useEffect、useContext、useReducer、useCallback、useMemo、useRef、useImperativeHandle、useLayoutEffect 和 useDebugValue。每个 Hook 都有特定的用途,可以帮助你处理不同的问题。 下面是 React Hooks 的一些常用 Hook 函数: 1. useState useState 是最常用的 Hook 之一,它可以让你在函数组件中使用 state。useState 接受一个初始状态值,并返回一个数组,数组的第一个值是当前 state 值,第二个值是更新 state 值的函数。 ``` const [count, setCount] = useState(0); ``` 2. useEffect useEffect 可以让你在组件渲染后执行一些副作用操作,比如订阅事件、异步请求数据等。useEffect 接受两个参数,第一个参数是一个回调函数,第二个参数是一个数组,用于控制 useEffect 的执行时机。 ``` useEffect(() => { // 这里可以执行副作用操作 }, [dependencies]); ``` 3. useContext useContext 可以让你在组件树中获取 context 的值。它接受一个 context 对象,并返回该 context 的当前值。 ``` const value = useContext(MyContext); ``` 4. useRef useRef 可以让你在组件之间共享一个可变的引用。它返回一个对象,该对象的 current 属性可以存储任何值,并在组件的生命周期中保持不变。 ``` const ref = useRef(initialValue); ref.current = value; ``` 5. useCallback useCallback 可以让你缓存一个函数,以避免在每次渲染时都创建一个新的函数实例。它接受一个回调函数和一个依赖数组,并返回一个 memoized 的回调函数。 ``` const memoizedCallback = useCallback(() => { // 这里是回调函数的逻辑 }, [dependencies]); ``` 6. useMemo useMemo 可以让你缓存一个计算结果,以避免在每次渲染时都重新计算。它接受一个计算函数和一个依赖数组,并返回一个 memoized 的计算结果。 ``` const memoizedValue = useMemo(() => computeExpensiveValue(a, b), [a, b]); ``` 以上就是 React Hooks 的一些常用 Hook 函数,它们可以帮助你更好地处理组件状态、副作用、上下文和性能优化等问题。
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