Matlab可以说是一个非常有用且功能齐全的工具,在通信、自控、金融等方面有广泛的应用。

本文讨论使用Matlab对信号进行频域分析的方法。

说到频域,不可避免的会提到傅里叶变换,傅里叶变换提供了一个将信号从时域转变到频域的方法。之所以要有信号的频域分析,是因为很多信号在时域不明显的特征可以在频域下得到很好的展现,可以更加容易的进行分析和处理。

Matlab提供的傅里叶变换的函数是FFT,中文名叫做快速傅里叶变换。快速傅里叶变换的提出是伟大的,使得处理器处理数字信号的能力大大提升,也使我们生活向数字化迈了一大步。

接下来就谈谈如何使用这个函数。

fft使用很简单,但是一般信号都有x和y两个向量,而fft只会处理y向量,所以想让频域分析变得有意义,那么就需要用户自己处理x向量

从一个简单正弦信号开始吧,正弦信号定义为:

y(t)=2sin(2πf0t)y(t)=2sin⁡(2πf0t)

我们现在通过以下代码在Matlab中画出这个正弦曲线

fo = 4;   %frequency of the sine wave

Fs = 100; %sampling rate

Ts = 1/Fs; %sampling time interval

t = 0:Ts:1-Ts; %sampling period

n = length(t); %number of samples

y = 2*sin(2*pi*fo*t); %the sine curve

%plot the cosine curve in the time domain

sinePlot = figure;

xlabel('time (seconds)')

ylabel('y(t)')

title('Sample Sine Wave')

这就是我们得到的:

当我们对这条曲线fft时,我们希望在频域得到以下频谱(基于傅里叶变换理论,我们希望看见一个幅值为1的峰值在-4Hz处,另一个在+4Hz处)

我们知道目标是什么了,那么现在使用Matlab的内建的FFT函数来重新生成频谱

%plot the frequency spectrum using the MATLAB fft command

matlabFFT = figure;  %create a new figure

YfreqDomain = fft(y); %take the fft of our sin wave, y(t)

stem(abs(YfreqDomain));  %use abs command to get the magnitude

%similary, we would use angle command to get the phase plot!

%we'll discuss phase in another post though!

xlabel('Sample Number')

ylabel('Amplitude')

title('Using the Matlab fft command')

效果如下:

但是注意一下,这并不是我们真正想要的,有一些信息是缺失的

x轴本来应该给我们提供频率信息,但是你能读出频率吗?

幅度都是100

没有让频谱中心为0

以下代码可以简化获取双边频谱的过程,复制并保存到你的.m文件中

function [X,freq]=centeredFFT(x,Fs)

%this is a custom function that helps in plotting the two-sided spectrum

%x is the signal that is to be transformed

%Fs is the sampling rate

N=length(x);

%this part of the code generates that frequency axis

if mod(N,2)==0

k=-N/2:N/2-1; % N even

k=-(N-1)/2:(N-1)/2; % N odd

freq=k/T;  %the frequency axis

%takes the fft of the signal, and adjusts the amplitude accordingly

X=fft(x)/N; % normalize the data

X=fftshift(X); %shifts the fft data so that it is centered

这个函数输出正确的频域范围和变换后的信号,它需要输入需要变换的信号和采样率。

接下来使用前文的正弦信号做一个简单的示例,注意你的示例.m文件要和centeredFFT.m文件在一个目录下

[YfreqDomain,frequencyRange] = centeredFFT(y,Fs);

centeredFFT = figure;

%remember to take the abs of YfreqDomain to get the magnitude!

stem(frequencyRange,abs(YfreqDomain));

xlabel('Freq (Hz)')

ylabel('Amplitude')

title('Using the centeredFFT function')

axis([-6,6,0,1.5])

效果如下:

这张图就满足了我们的需求,我们得到了在+4和-4处的峰值,而且幅值为1.

从上图可以看出,FFT变换得到的频谱是左右对称的,因此,我们只需要其中一边就能获得信号的所有信息,我们一般保留正频率一侧。

以下的函数对上面的自定义函数做了一些修改,让它可以帮助我们只画出信号的正频率一侧

function [X,freq]=positiveFFT(x,Fs)

N=length(x); %get the number of points

k=0:N-1;     %create a vector from 0 to N-1

T=N/Fs;      %get the frequency interval

freq=k/T;    %create the frequency range

X=fft(x)/N; % normalize the data

%only want the first half of the FFT, since it is redundant

cutOff = ceil(N/2);

%take only the first half of the spectrum

X = X(1:cutOff);

freq = freq(1:cutOff);

和前面一样,使用正弦信号做一个示例,下面是示例代码

[YfreqDomain,frequencyRange] = positiveFFT(y,Fs);

positiveFFT = figure;

stem(frequencyRange,abs(YfreqDomain));

set(positiveFFT,'Position',[500,500,500,300])

xlabel('Freq (Hz)')

ylabel('Amplitude')

title('Using the positiveFFT function')

axis([0,20,0,1.5])

效果如下:

本文内容主要来自Matlab官方FFT教程,但是我找不到原链接了,就把我电脑上的文件上传到了百度云盘,公众号后台回复

下载|FFT_tutorial

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本文代码以上传github,可自行下载测试,链接: