matlab中powergui中的fft分析怎么用

Posted 2023-05-05

1、在命令行窗口，输入如下命令：load sunspot.datyear = sunspot(:,1);relNums =sunspot(:,2);

plot(year,relNums)title('Sunspot Data')。

2、按“Enter键”，得到Figure1。

2、在命令行窗口，输入如下命令：plot(year(1:50),relNums(1:50),'b.-');。

3、信号处理的基本工具是快速傅立叶变换（FFT）。要获取太阳黑子数据的FFT。在命令行窗口，输入如下命令：plot(Y,'ro')title('Fourier Coefficients in the Complex Plane');xlabel('Real Axis');ylabel('Imaginary Axis');。运行如下图。

4、周期/年的比例有些不方便。可以用年/周期来作图，估计一个周期的长度。在命令行窗口，输入如下命令：plot(freq(1:40),power(1:40))xlabel('cycles/year')。

5、最后，通过选择最强频率来更精确地确定周期长度。红点定位这一点。在命令窗口输入：hold on;index = find(power == max(power));mainPeriodStr = num2str(period(index));plot

(period(index),power(index),'r.', 'MarkerSize',25);text(period(index)+2,power(index),['Period = ',mainPeriodStr]);hold off;。

参考技术A 1.在仿真里面拖入powergui模块
2.设置所要分析的波形，保存入workspace，格式:Structure with time
3.进行仿真，完毕后，进入powergui的FFT Analysis
4.在Structure中选择信号名称等等。下面是开始计算的时间，特别是有的波形开始比较乱，建议你从比较稳定的一段开始计算，接着是计算的周期，数目越大，时间越长，可以有小数。
5.选择好信号之后，下面是选择基波频率，显示的最大频率，横轴的显示方式，总的显示格式等等
6.点下display就出来了。本回答被提问者采纳

MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定

采样频率就是准备进行fft变换的时间序列数据的频率，如数据间隔为0.01s，采样频率就为100Hz，这是确定的；采样点则根据时间序列数据长度确定，fft即快速傅里叶变换，采样点数是2的整数倍，才能实现快速计算，所以如果序列长度为3，采样长度就设为4，数据会自动补0，如果序列长度为63，采样长度可设为64，即最接近的2的整数次幂。 参考技术A 一.调用方法
X=FFT(x)；
X=FFT(x，N)；
x=IFFT(X);
x=IFFT(X,N)
用MATLAB进行谱分析时注意：
（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。
例：
N=8;
n=0:N-1;
xn=[4
3
2
6
7
8
9
0];
Xk=fft(xn)
→
Xk
=
39.0000
-10.7782
+
6.2929i
0
-
5.0000i
4.7782
-
7.7071i
5.0000
4.7782
+
7.7071i
0
+
5.0000i
-10.7782
-
6.2929i
Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。
（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。
二.FFT应用举例
例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
clf;
fs=100;N=128;
%采样频率和数据点数
n=0:N-1;t=n/fs;
%时间序列
x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);
%信号
y=fft(x,N);
%对信号进行快速Fourier变换
mag=abs(y);
%求得Fourier变换后的振幅
f=n*fs/N;
%频率序列
subplot(2,2,1),plot(f,mag);
%绘出随频率变化的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');title('N=128');grid
on;
subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));
%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');title('N=128');grid
on;
%对信号采样数据为1024点的处理
fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;
x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);
%信号
y=fft(x,N);
%对信号进行快速Fourier变换
mag=abs(y);
%求取Fourier变换的振幅
f=n*fs/N;
subplot(2,2,3),plot(f,mag);
%绘出随频率变化的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');title('N=1024');grid
on;
subplot(2,2,4)
plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));
%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');title('N=1024');grid
on;