MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定？

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，希望能够帮助到您 。

在MATLAB中做FFT，首先编写函数 ，对不同的采样频率和采样点数
，计算FFT后的频率序列及其对应的幅值：

function?[f amplitude]?=?yopheeFFT(sampleRate,FFT_points)?

n?=?0:FFT_points-1;?

t?=?n/sampleRate;?%采样时间序列?

f_All?=?n*sampleRate/FFT_points;?%频率序列 %构造混有噪声的周期信号并采样?

signal?=?2*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20.25*t)+0.2*randn(size(t));?%对信号进行快速Fourier变换，并求振幅?

amplitude_All?=?abs(fft(signal,FFT_points))*2/FFT_points;?

f?=?f_All(1:FFT_points/2);?

amplitude?=?amplitude_All(1:FFT_points/2);

扩展资料

MATLAB中FFT函数的意义：

FFT是离散傅立叶变换的快速算法 ，可以将一个信号变换到频域
。有些信号在时域上是很难看出什么特征的
，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因 。另外 ，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的
。

模拟信号经过ADC采样之后变成数字信号,可对此数字信号做FFT变换。N个采样点经过FFT之后就可以得到N个点的FFT结果 。为了方便进行FFT运算
，通常N取2的整数次幂
。

假设采样频率为Fs，信号频率为F ，采样点数为N。则FFT之后结果为N点复数
，其中每一个点对应着一个频率点，该点复数的模值为原始信号在该频率值下的幅度特性 。

具体为：假设原始信号在某频率点的幅值为A ，则该频点对应的FFT点复数的模值为A的N/2倍。而FFT第一点为原始信号的直流分量
，其模值为原始信号模值的N倍
。对于相位，FFT复数的相位即为原始信号在该频率点处的相位。

matlab自带的fft函数是快速傅里叶变换函数 。主要用于降噪处理 ，通过使用傅里叶变换求噪声中隐藏的信号的频率分量
。

该函数使用方法：

方法一：

Y?= fft(X)?用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算?X?的离散傅里叶变换?(DFT)。

如果?X?是向量
，则?fft(X)?返回该向量的傅里叶变换 。

如果?X?是矩阵，则?fft(X)?将?X?的各列视为向量 ，并返回每列的傅里叶变换
。

如果?X?是一个多维数组
，则?fft(X)?将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。

方法二：

Y?= fft(X,n)?返回?n?点 DFT 。如果未指定任何值 ，则?Y?的大小与?X?相同
。

如果?X?是向量且?X?的长度小于?n，则为?X?补上尾零以达到长度?n。

如果?X?是向量且?X?的长度大于?n
，则对?X?进行截断以达到长度?n 。

如果?X?是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同
。

如果?X?为多维数组 ，则大小不等于 1 的第一个数组维度的处理与在向量情况下相同。

我们通过下例
，来了解fft函数使用过程：

第一步、指定信号的参数，采样频率为 1 kHz ，信号持续时间为 1.5 秒 。

Fs=1000；%采样频率

T=1/Fs；%采样周期

L=1500；%信号长度

t=（0:L-1）*T；%时间向量

第二步 、构造一个信号
，其中包含幅值为 0.7 的 50 Hz 正弦量和幅值为 1 的 120 Hz 正弦量。

S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

第三步
、用均值为零、方差为 4 的白噪声扰乱该信号
。

X = S + 2*randn(size(t));

第四步 、在时域中绘制含噪信号。通过查看信号 X(t) 很难确定频率分量 。

plot(1000*t(1:50),X(1:50))

title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')

xlabel('t (milliseconds)')，ylabel('X(t)')

第五步
、计算信号的傅里叶变换
。

Y = fft(X);

第六步、计算双侧频谱 P2 ， 计算单侧频谱 P1。

P2 = abs(Y/L);?

P1 = P2(1:L/2+1);

P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1)

第七步 、定义频域 f 并绘制单侧幅值频谱 P1

f = Fs*(0:(L/2))/L;

plot(f,P1)?

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')

xlabel('f (Hz)')
，ylabel('|P1(f)|')

运行结果 。

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