#matlab# 简单实验之采样测得频率值

该博客介绍了如何在MATLAB中进行基本的频谱分析。通过设置采样频率为4000Hz,信号频率为200Hz,采样时间为0.005s,生成了一个正弦波形。使用快速傅里叶变换(FFT)计算了波形的频谱,并展示了频谱的图形。通过对信号进行FFT并计算功率,观察到频谱的特性,强调了采样率对频谱纯净度的影响。

参考连接:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/math/basic-spectral-analysis.html
注:生成的波形周期个数越多,得到的频谱越尖。增大tt可以使频谱更纯粹。
在这里插入图片描述
wx = 2pi f * x

%% matlab 采样,FFT,得到频率
FFSS = 4000;%采样频率
FF = 200; %200Hz 
TT = 1/200;%0.005 s

QQ = 0; %相位
tt = 0:   1/FFSS:   TT*20-1/FFSS;
Ssin = sin(2*pi*FF*tt+QQ);
figure
subplot(2,1,1);
plot(tt,Ssin);

fft_Ssin=fft(Ssin);
n =length(fft_Ssin);
f = (0:n-1)*(FFSS/n);     % frequency range
power = abs(fft_Ssin).^2/n;
subplot(2,1,2);
plot(f,power);

在这里插入图片描述

MATLAB中,测量干扰信号的中心频率通常会通过频谱分析方法,比如快速傅立叶变换(FFT)。以下是基本步骤: 1. **数据采集**:首先,你需要捕获包含干扰信号的数据波形。这可以是来自模拟输入、数字信号或其他数据源。 2. **预处理**:清理数据,移除噪声和其他不需要的部分,如果有必要的话,可以使用滤波器进行平滑。 3. **分段采样**:将信号分割成若干小段,因为连续信号的FFT可能会导致频率分辨率不足。 4. **计算FFT**:对每个样本段应用`fft()`函数,得到对应的频谱图。 5. **峰检测**:查找频谱图中最强的峰或能量集中点,这可能是中心频率的近似。可以使用`findpeaks()`函数找到高频部分的最大。 6. **确定频率**:取峰检测结果中的最大频率作为中心频率,注意MATLAB的默认单位是Hz,如果你需要转换到其他单位,可以乘以相应的换算因子。 7. **验证和优化**:如果有多次实验或多个频率成分,你可以做进一步的平均或者其他统计分析来确认中心频率。 ```matlab % 示例代码片段 data = your_signal; % 替换为实际数据 window_length = length(data); overlap = window_length / 2; [pspectrum, f] = periodogram(data, window_length, overlap); % 分段FFT [pks, locs] = findpeaks(pspectrum, 'MaxPeakHeight', 'rel'); % 峰检测 center_freq = f(locs(end)); % 最大频率即为中心频率 ```
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