Hướng dẫn fft angle python - Fft angle python

Cú pháp

Sự mô tả

thí dụ

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

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

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

• Nếu

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

  7 là một vectơ, thì

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  0 sẽ trả về biến đổi Fourier của vectơ.

• Nếu

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

  7 là ma trận, thì

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  0 coi các cột của

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

  7 là vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi cột.

• Nếu

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

  7 là một mảng đa chiều, thì

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  0 xử lý các giá trị dọc theo kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 như vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi vectơ.

thí dụ

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

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

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

• Nếu

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

  7 là một vectơ, thì

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  0 sẽ trả về biến đổi Fourier của vectơ.

• Nếu

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

  7 là ma trận, thì

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  0 coi các cột của

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

  7 là vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi cột.

• Nếu

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

  7 là một mảng đa chiều, thì

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  0 xử lý các giá trị dọc theo kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 như vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi vectơ.

• X = S + 2*randn(size(t));

  6 = FFT (________ 27, ________ 38) Trả về DFT ____ 38 điểm. Nếu không có giá trị được chỉ định,

  P2 = abs(Y/L);
  P1 = P2(1:L/2+1);
  P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

  0 có cùng kích thước với

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

  7.

thí dụ

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

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

f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

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

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Nếu X = S + 2*randn(size(t));7 là một vectơ, thì plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")0 sẽ trả về biến đổi Fourier của vectơ.

Nếu

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

Nếu X = S + 2*randn(size(t));7 là một mảng đa chiều, thì plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")0 xử lý các giá trị dọc theo kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 như vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi vectơ.

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

P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

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

Nếu

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

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

Fs = 1000;            % Sampling frequency                    
T = 1/Fs;             % Sampling period       
L = 1500;             % Length of signal
t = (0:L-1)*T;        % Time vector

Nếu

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

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

Nếu

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

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

Nếu

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

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

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Ví dụ

P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

sụp đổ tất cả

f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Tín hiệu ồn ào

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Sử dụng các biến đổi Fourier để tìm các thành phần tần số của tín hiệu bị chôn trong tiếng ồn.

Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 1 kHz và thời lượng tín hiệu là 1,5 giây.

Tạo thành tín hiệu chứa hình sin 50 Hz có biên độ 0,7 và hình sin 120 Hz có biên độ 1.

Fs = 44100;         % Sampling frequency
T = 1/Fs;           % Sampling period
t = -0.5:T:0.5;     % Time vector
L = length(t);      % Signal length

X = 1/(0.4*sqrt(2*pi))*(exp(-t.^2/(2*(0.1*1e-3)^2)));

Làm hỏng tín hiệu với nhiễu trắng trung bình bằng không với phương sai 4.

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

Vẽ tín hiệu nhiễu trong miền thời gian. Rất khó để xác định các thành phần tần số bằng cách nhìn vào tín hiệu

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu.

Tính toán phổ hai mặt

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Xác định miền tần số

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

Bây giờ, hãy lấy biến đổi Fourier của tín hiệu ban đầu, không được phát hiện và lấy các biên độ chính xác, 0,7 và 1,0.

Xung Gaussian

Chuyển đổi xung Gaussian từ miền thời gian sang miền tần số.

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

Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 44,1 kHz và thời lượng tín hiệu là 1 ms. Tạo xung Gaussian với độ lệch chuẩn là 0,1 ms.

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

Vẽ xung xung trong miền thời gian.

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

Thời gian thực hiện của

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Trong ví dụ này, độ dài tín hiệu

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

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

Chuyển đổi xung Gaussian thành miền tần số.

Xác định miền tần số và vẽ các tần số duy nhất.

Sóng cosine

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

So sánh sóng cosine trong miền thời gian và miền tần số.

Tạo một tín hiệu bao gồm hai hình sin có tần số 15 Hz và 40 Hz. Xiêm đầu tiên là sóng cosin với pha -π/4 và thứ hai là sóng cosin với pha π/2. Lấy mẫu tín hiệu ở 100 Hz trong 1 giây.-π/4, and the second is a cosine wave with phase π/2. Sample the signal at 100 Hz for 1 s.

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

Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu. Vẽ độ lớn của biến đổi như là một hàm của tần số.

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

Tính toán pha của biến đổi, loại bỏ các giá trị biến đổi cường độ nhỏ. Vẽ pha như một hàm của tần số.

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

Nội suy FFT

Nội suy biến đổi Fourier của tín hiệu bằng cách đệm với số không.

Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 80 Hz và thời lượng tín hiệu là 0,8 s.

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

Tạo sự chồng chất của tín hiệu hình sin 2 Hz và sóng hài cao hơn của nó. Tín hiệu chứa sóng cosin 2 Hz, sóng cosin 4 Hz và sóng hình sin 6 Hz.

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

Vẽ tín hiệu trong miền thời gian.

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

Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu.

Tính toán phổ biên độ một mặt của tín hiệu.

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

Trong miền tần số, vẽ sơ đồ phổ một mặt. Do thời gian lấy mẫu tín hiệu khá ngắn, độ phân giải tần số của biến đổi Fourier không đủ chính xác để hiển thị tần số cực đại gần 4 Hz.

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

Để đánh giá tốt hơn các tần số cực đại, bạn có thể tăng chiều dài của cửa sổ phân tích bằng cách đệm tín hiệu gốc bằng các số không. Phương pháp này tự động nội suy biến đổi Fourier của tín hiệu với độ phân giải tần số chính xác hơn.

Xác định độ dài đầu vào mới là công suất tiếp theo của 2 từ độ dài tín hiệu ban đầu. Pad tín hiệu

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

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

Tính toán phổ biên độ một mặt của tín hiệu đệm. Do độ dài tín hiệu

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

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

Vẽ phổ phổ một mặt của tín hiệu đệm. Phổ mới này cho thấy tần số cực đại gần 2 Hz, 4 Hz và 6 Hz trong độ phân giải tần số 0,625 Hz.

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

Đối số đầu vào

sụp đổ tất cả

X = S + 2*randn(size(t));7 - ​​Mảng đầu vào | Ma trận | Mảng đa chiềuInput array vector | matrix | multidimensional array

Mảng đầu vào, được chỉ định là một vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều.

Nếu

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

Kiểu dữ liệu:

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")8 - Độ dài biến đổi ____94 (mặc định) | vô hướng số nguyên không âmTransform length f = Fs*(0:(n/2))/n; P = abs(Y/n).^2; plot(f,P(1:n/2+1)) title("Gaussian Pulse in Frequency Domain") xlabel("f (Hz)") ylabel("|P(f)|^2")4 (default) | nonnegative integer scalar

Độ dài biến đổi, được chỉ định là

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Ví dụ:

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

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

Kiểu dữ liệu:

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(L/2))/L; plot(f,P1) title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)") xlabel("f (Hz)") ylabel("|P1(f)|")7 - Kích thước để vận hành theo vô hướng nguyên từDimension to operate along positive integer scalar

Kích thước để hoạt động cùng, được chỉ định là vô hướng nguyên dương. Nếu bạn không chỉ định kích thước, thì mặc định là kích thước mảng đầu tiên có kích thước lớn hơn 1.

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

  14 hoạt động dọc theo các cột của

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

  7 và trả về biến đổi Fourier của mỗi cột.

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

  16 hoạt động dọc theo các hàng

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

  7 và trả về biến đổi Fourier của mỗi hàng.

Nếu

f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

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

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

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

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

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

Kiểu dữ liệu:

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(L/2))/L; plot(f,P1) title("Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)") xlabel("f (Hz)") ylabel("|P1(f)|")7 - Kích thước để vận hành theo vô hướng nguyên từ

sụp đổ tất cả

X = S + 2*randn(size(t));7 - ​​Mảng đầu vào | Ma trận | Mảng đa chiều vector | matrix | multidimensional array

Mảng đầu vào, được chỉ định là một vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều.

Nếu

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

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

Kiểu dữ liệu:

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

f = Fs*(0:(n/2))/n;
P = abs(Y/n).^2;

plot(f,P(1:n/2+1)) 
title("Gaussian Pulse in Frequency Domain")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P(f)|^2")

• plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  8 - Độ dài biến đổi ____94 (mặc định) | vô hướng số nguyên không âm

• Đối với

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

  49, giá trị của

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

  50 bằng

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  8, trong khi kích thước của tất cả các kích thước khác vẫn như trong

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

  7.

Nếu

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

P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

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

Kiểu dữ liệu:

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

plot(t,X)
title("Gaussian Pulse in Time Domain")
xlabel("Time (t)")
ylabel("X(t)")
axis([-1e-3 1e-3 0 1.1]) 

Thêm về

sụp đổ tất cả

Biến đổi Fourier rời rạc của vectơ

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

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

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

P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
xlabel("t (milliseconds)")
ylabel("X(t)")

ở đâu

là một trong n rễ của sự thống nhất.

Lời khuyên

• Thời gian thực hiện của

  Y = fft(S);
  P2 = abs(Y/L);
  P1 = P2(1:L/2+1);
  P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
  
  plot(f,P1) 
  title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
  xlabel("f (Hz)")
  ylabel("|P1(f)|")

  8 phụ thuộc vào độ dài của biến đổi. Độ dài biến đổi chỉ có các yếu tố chính nhỏ (không lớn hơn 7) dẫn đến thời gian thực hiện nhanh hơn đáng kể so với các yếu tố chính hoặc có các yếu tố chính lớn.

• Đối với hầu hết các giá trị của

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  8, các DFT đầu vào thực yêu cầu khoảng một nửa thời gian tính toán của các DFT đầu vào phức tạp. Tuy nhiên, khi

  plot(1000*t(1:50),X(1:50))
  title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise")
  xlabel("t (milliseconds)")
  ylabel("X(t)")

  8 có các yếu tố chính lớn, có rất ít hoặc không có sự khác biệt về tốc độ.

• Bạn có khả năng tăng tốc độ

  Y = fft(S);
  P2 = abs(Y/L);
  P1 = P2(1:L/2+1);
  P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
  
  plot(f,P1) 
  title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
  xlabel("f (Hz)")
  ylabel("|P1(f)|")

  8 bằng cách sử dụng hàm tiện ích

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

  68. Hàm này kiểm soát việc tối ưu hóa thuật toán được sử dụng để tính toán FFT có kích thước và kích thước cụ thể.

Thuật toán

Các hàm FFT (

Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
xlabel("f (Hz)")
ylabel("|P1(f)|")

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

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

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

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

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

Người giới thiệu

[2] Frigo, M. và S. G. Johnson. FFTW: Một kiến ​​trúc phần mềm thích ứng cho FFT. Thủ tục tố tụng của Hội nghị quốc tế về âm học, lời nói và xử lý tín hiệu. Tập. 3, 1998, trang 1381-1384.

Khả năng mở rộng

Mã C/C ++ tạo mã C và C ++ bằng Coder MATLAB® Coder ™. Generate C and C++ code using MATLAB® Coder™.

Ghi chú và giới hạn sử dụng:

• Đối với các giới hạn liên quan đến dữ liệu kích thước thay đổi, hãy xem các hạn chế kích thước thay đổi để tạo mã các hàm hộp công cụ (Coder MATLAB). (MATLAB Coder).

• Đối với đầu ra của Mex, MATLAB® Coder ™ sử dụng thư viện mà MATLAB sử dụng cho các thuật toán FFT. Đối với mã C/C ++ độc lập, theo mặc định, Trình tạo mã tạo mã cho các thuật toán FFT thay vì tạo các cuộc gọi thư viện FFT. Để tạo các cuộc gọi đến một thư viện FFTW được cài đặt cụ thể, cung cấp một lớp gọi lại thư viện FFT. Để biết thêm thông tin về lớp gọi lại thư viện FFT, xem

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

  75 (Coder MATLAB).MATLAB® Coder™ uses the library that MATLAB uses for FFT algorithms. For standalone C/C++ code, by default, the code generator produces code for FFT algorithms instead of producing FFT library calls. To generate calls to a specific installed FFTW library, provide an FFT library callback class. For more information about an FFT library callback class, see

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

  75 (MATLAB Coder).

• Để mô phỏng khối hàm MATLAB, phần mềm mô phỏng sử dụng thư viện mà MATLAB sử dụng cho các thuật toán FFT. Đối với việc tạo mã C/C ++, theo mặc định, Trình tạo mã tạo mã cho các thuật toán FFT thay vì tạo các cuộc gọi thư viện FFT. Để tạo các cuộc gọi đến một thư viện FFTW được cài đặt cụ thể, cung cấp một lớp gọi lại thư viện FFT. Để biết thêm thông tin về lớp gọi lại thư viện FFT, xem

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

  75 (Coder MATLAB).MATLAB Function block, the simulation software uses the library that MATLAB uses for FFT algorithms. For C/C++ code generation, by default, the code generator produces code for FFT algorithms instead of producing FFT library calls. To generate calls to a specific installed FFTW library, provide an FFT library callback class. For more information about an FFT library callback class, see

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

  75 (MATLAB Coder).

• Sử dụng Thư viện thay thế mã (CRL), bạn có thể tạo mã được tối ưu hóa chạy trên các bộ xử lý ARM® Cortex®-A với tiện ích mở rộng neon. Để tạo mã được tối ưu hóa này, bạn phải cài đặt gói hỗ trợ Coder® nhúng cho bộ xử lý ARM Cortex-A (gói hỗ trợ mã hóa được nhúng cho bộ xử lý ARM Cortex-A). Mã được tạo cho ARM Cortex-A sử dụng thư viện NE10. Để biết thêm thông tin, hãy xem các điều kiện NE10 cho các chức năng MATLAB để hỗ trợ bộ xử lý Cortex-A ARM (gói hỗ trợ mã hóa nhúng cho bộ xử lý Cortex-A ARM).ARM® Cortex®-A processors with Neon extension. To generate this optimized code, you must install the Embedded Coder® Support Package for ARM Cortex-A Processors (Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-A Processors). The generated code for ARM Cortex-A uses the Ne10 library. For more information, see Ne10 Conditions for MATLAB Functions to Support ARM Cortex-A Processors (Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-A Processors).

• Sử dụng Thư viện thay thế mã (CRL), bạn có thể tạo mã được tối ưu hóa chạy trên bộ xử lý ARM Cortex-M. Để tạo mã được tối ưu hóa này, bạn phải cài đặt gói hỗ trợ mã hóa được nhúng cho bộ xử lý ARM Cortex-M (gói hỗ trợ mã hóa được nhúng cho bộ xử lý ARM Cortex-M). Mã được tạo cho ARM Cortex-M sử dụng thư viện CMSIS. Để biết thêm thông tin, hãy xem các điều kiện CMSIS cho các chức năng MATLAB để hỗ trợ bộ xử lý Cortex-M ARM (gói hỗ trợ mã hóa nhúng cho bộ xử lý Cortex-M ARM).ARM Cortex-M processors. To generate this optimized code, you must install the Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors (Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors). The generated code for ARM Cortex-M uses the CMSIS library. For more information, see CMSIS Conditions for MATLAB Functions to Support ARM Cortex-M Processors (Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors).

Mã GPU GenerationGenerate Cuda® CODA® cho GPU NVIDIA® bằng GPU Coder ™. Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.

Mã môi trường dựa trên luồng trong nền bằng MATLAB® S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);77 hoặc tăng tốc mã với Công cụ điện toán song song ™ S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);78. Run code in the background using MATLAB® S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);77 or accelerate code with Parallel Computing Toolbox™ S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);78.

Chức năng này hỗ trợ đầy đủ các môi trường dựa trên chủ đề. Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trong môi trường dựa trên luồng.

GPU ArraysAccelate Code bằng cách chạy trên đơn vị xử lý đồ họa (GPU) bằng Công cụ điện toán song song ™. Accelerate code by running on a graphics processing unit (GPU) using Parallel Computing Toolbox™.

Ghi chú và giới hạn sử dụng:

• Đối với các giới hạn liên quan đến dữ liệu kích thước thay đổi, hãy xem các hạn chế kích thước thay đổi để tạo mã các hàm hộp công cụ (Coder MATLAB).

Đối với đầu ra của Mex, MATLAB® Coder ™ sử dụng thư viện mà MATLAB sử dụng cho các thuật toán FFT. Đối với mã C/C ++ độc lập, theo mặc định, Trình tạo mã tạo mã cho các thuật toán FFT thay vì tạo các cuộc gọi thư viện FFT. Để tạo các cuộc gọi đến một thư viện FFTW được cài đặt cụ thể, cung cấp một lớp gọi lại thư viện FFT. Để biết thêm thông tin về lớp gọi lại thư viện FFT, xem

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

Để mô phỏng khối hàm MATLAB, phần mềm mô phỏng sử dụng thư viện mà MATLAB sử dụng cho các thuật toán FFT. Đối với việc tạo mã C/C ++, theo mặc định, Trình tạo mã tạo mã cho các thuật toán FFT thay vì tạo các cuộc gọi thư viện FFT. Để tạo các cuộc gọi đến một thư viện FFTW được cài đặt cụ thể, cung cấp một lớp gọi lại thư viện FFT. Để biết thêm thông tin về lớp gọi lại thư viện FFT, xem S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);75 (Coder MATLAB). Partition large arrays across the combined memory of your cluster using Parallel Computing Toolbox™.

Ghi chú và giới hạn sử dụng:

• Đối với các mảng phân tán, thay vì sử dụng thuật toán FFT song song,

  Y = fft(S);
  P2 = abs(Y/L);
  P1 = P2(1:L/2+1);
  P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
  
  plot(f,P1) 
  title("Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)")
  xlabel("f (Hz)")
  ylabel("|P1(f)|")

  8 tập hợp các vectơ trên một công nhân duy nhất để thực hiện các FFT có độ dài chính.Đối với các FFT vectơ có độ dài lớn, các lỗi ngoài bộ nhớ có thể dẫn đến.

Để biết thêm thông tin, hãy xem Run Chức năng MATLAB với các mảng phân tán (Hộp công cụ tính toán song song). (Parallel Computing Toolbox).

Lịch sử phiên bản

Được giới thiệu trước R2006A