matlab 采样点数,信号频率、采样频率、采样点数

本文探讨了信号频率、采样频率和采样点数在数字信号处理中的关键作用,强调了高采样率和足够采样点数对信号保真度的重要性,以及采样不足可能导致的波形失真现象。通过实例展示了不同采样点数下信号的变化情况。

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f -- 信号频率

fs -- 采样频率

N -- 采样点数

信号频率(f):

信号频率就是信号的频率,影响的是信号的发生函数。

采样点数(N):

采样点数是一次向PC端发送的数据量包含的点数,采样点数决定了每次传到PC内的数据量。

就是每个周期采了几个点。N =T/dt ;dt = 1/fs.

FFT、IFFT的采样点数必须是2的指数,在频域一个频点对应时域的一次采样,所以FFT的点数自然就是2048、1024、512、256、128.

采样率

采样率决定了采样的精度。

采样频率(Hz):

波形中相邻两点间隔的实践就是采样频率(fs)的倒数。

采样频率必须大于信号的频率(不失真),fs/N(频率分辨率)越小,精度越高,通过补0增加的FFT点数无法提高FFT精度。

产生信号的总时间长度t = dt*采样数 = 采样数/fs

信号周期T = 1/f ;

产生信号的周期数 = 总时间长度/T = 总时间长度信号频率 = 采样数/采样频率信号频率

采样针对于信号处理来说的,模拟信号的数字信号处理方法就是将待处理的模拟信号经过采样、量化、编码形成数字信号,并利用数字信号处理方法对采样得到的数字信号进行处理。

绘图:

%% 信号采样

% 信号生成

f = 200; % 信号频率

Tf = 1/f; % 0.005 一个信号周期的时间

% t = (0:0.00001:20*Tf); % 信号的时间范围 ,总的传播时间

t = linspace(0,20*Tf,1000*20); % 原信号每个周期内的点数为1000个点

% Tn = t(end)/Tf % 20 信号周期数,一共重复了20次

x = cos(2*pi*f*t); % 生成的信号

% 采样

N =50; % 自定义采样点数 一个周期的采样点数

fs = f*N; % 采样频率

dt = 1/fs; % 采样间隔,采样间隔可以理解为采样信号的周期,周期 = 1/频率

% T = (0:N-1)*dt; % 定义采样的每个时间点 一个周期采样时间

T = 0:dt:t(end); % 整个信号时间范围内采样

x1 = cos(2*pi*f*T); % 对信号进行采样

subplot(311);

plot(t,x); %原始信号

title('原始信号');

ylim([-1 1]);

subplot(312);

plot(t,x,'b',T,x1,'rp'); % 采样点

title('采样过程');

ylim([-1 1]);

subplot(313)

plot(T,x1) %采样信号

title('采样后的信号')

ylim([-1 1])

xlabel('时间/s')

b195e685fe09

采样点数为50.jpg

b195e685fe09

采样点数为10.jpg

b195e685fe09

采样点数为5.jpg

从图中可以看出,采样点数越多,采样频率越大,采样后的信号与原信号越精确,否则会出现波形失真。

### 采样频率采样点数信号处理的影响 #### 采样频率的重要性 采样频率决定了能够准确表示原始连续时间信号所需的离散样本数量。根据奈奎斯特采样定理,为了无失真地重建原信号采样频率应至少为最高频率成分的两倍[^1]。 当采样频率不足时,会发生混叠现象,高频分量会错误地表现为低频分量,从而破坏了原始信号的信息完整性。相反,如果采样频率过高,则虽然可以更精细地描述信号特征,但也增加了不必要的数据冗余以及后续处理中的计算复杂度[^2]。 #### 采样点数的作用 采样点数影响着所获取到的时间序列长度及其对应的频率分辨率。具体而言,在固定时间段内增加采样点数目意味着提高了时间轴上的精度;而在相同采样间隔条件下延长观测窗口则能更好地分辨不同周期性的变化趋势[^3]。 对于给定的采样频率f_s,假设T代表总的采集持续期,则N=f_s*T即为该区间内的总采样次数或称为“采样点”。更多有效的采样点有助于提高FFT变换后的谱线密度,进而增强频域解析能力。 ```matlab % MATLAB代码示例:展示不同参数设置下正弦波形的表现差异 fs = [500, 1000]; % 不同采样频率 L = [100, 200]; % 不同情境下的采样点数 for k=1:length(fs) subplot(length(fs), length(L), (k-1)*length(L)+1); t=linspace(0, L(k)/fs(k)-1/fs(k), L(k)); y=sin(2*pi*10*t); plot(t,y,'b'); title(['Fs=' num2str(fs(k)) ', N=' num2str(L(k))]); end ```
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