如何采用fft分析信号的频谱

知识储备-FFT在音乐频谱中的应用 通过雷德算法,我们可以预先对数据进行倒序处理,从而在变换后得到正确的顺序,或者选择在变换后再进行倒序操作,得到自然位序的结果。接下来,我们将利用FFT技术对音乐信号进行频谱分析,从而深入了解音乐的旋律与节奏,以及各个音符的频率分布特点。在第一个图中,我们可以看到正弦波与方波的对比,而在第二个图中,则是两个正弦波叠加与方波的对比。在探索光立方的旅程中,频谱技术显得尤为关键,它不仅美化了光立方的显示效果,更激发了人们对频谱世界的浓厚兴趣。先来看这个波形,它有时密集,有时稀疏,甚至有时没有,这是为什么呢? 阅读详情

首先给一个matlab自带的example


Fs = 1000;                    % Sampling frequency
T = 1/Fs;                     % Sample time
L = 1000;                     % Length of signal
t = (0:L-1)*T;                % Time vector
% Sum of a 50 Hz sinusoid and a 120 Hz sinusoid
x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); 
y = x + 2*randn(size(t));     % Sinusoids plus noise
plot(Fs*t(1:50),y(1:50))
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
xlabel('time (milliseconds)')


NFFT = 2^nextpow2(L); % Next power of 2 from length of y
Y = fft(y,NFFT)/L;
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);

% Plot single-sided amplitude spectrum.
plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) 
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)')
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('|Y(f)|')
针对以上程序,你会发现在用fft求信号的幅度谱的时候要乘以2,除以N
数字信号处理——信号频谱分析-N点DFT 频谱分析:是一种将复杂信号分解为较简单信号的技术。许多物理信号均可以表示为许多不同频率简单信号的和。找出一个信号在不同频率下的信息(如振幅、功率、强度或相位等)的做法即为频谱分析。【分清"截取数据长度"(即窗函数长度)与"DFT点数"二者的不同;】 频谱:是指一个时域的信号在频域下的表示方式,可以针对信号进行傅里叶变换而得,以“幅度频谱”表示幅度随频率变化的情形,“相位频谱”表示相位随频率变化的情形。 阅读详情

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