大家好，精选小编来为大家解答以上问题。fft频谱分析，fft很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
1、 首先，创建一些数据。考虑以1000 Hz采样的数据。首先，为我们的数据形成一个时间线，从t=0到t=.25，间隔1毫秒。然后形成信号X，它包含50 Hz和120 Hz的正弦波。
2、 该过程如下：
3、 t=0:001:25
4、 x=sin(2 * pi * 50 * t)sin(2 * pi * 120 * t)；
5、 加入一些标准差为2的随机噪声，产生一个噪声信号y，把噪声信号y画出来看看。
6、 该过程如下：
7、 y=x2 * randn(size(t))；
8、 绘图(y(1:50))
9、 标题(“噪声时域信号”)
10、 按下“输入”键。
11、 如图1所示。
12、 显然，通过观察信号很难识别频率成分；这就是光谱分析如此受欢迎的原因。
13、 很容易找到噪声信号Y的离散傅立叶变换；只需要快速傅立叶变换(FFT)。
14、 该过程如下：
15、 y=fft(y，251)；
16、 复共轭(CONJ)用于计算功率谱密度，即各种频率下的能量测量值。形成前127个点的频率轴，用它画出结果。(其余各点对称。)
17、 该过程如下：
18、 pyy=Y . * conj(Y)/251；
19、 f=1000/251 *(0:127)；
20、 地块(f，Pyy(1:128))
21、 标题(“功率谱密度”)
22、 xlabel('频率(Hz)')
23、 按下“输入”键。
24、 如图2所示。
25、 放大只画200 Hz。注意50 Hz和120 Hz的峰值。这些是原始信号的频率。
26、 该过程如下：
27、 地块(f(1:50)，Pyy(1:50))
28、 标题(“功率谱密度”)
29、 xlabel('频率(Hz)')
30、 按下“输入”键。
31、 如图3所示。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。