MATLAB傅里叶变换用于频谱分析
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傅里叶变换的一大用途是从混杂的时域信号中找出其中各频率成分的分布。
以一个由50Hz、120Hz两个频率正弦信号和随机噪声叠加得到的信号为例(采样频率1000Hz):
x为两个正弦信号的相加,y为叠加噪音后的信号。
t = 0:0.001:0.6;
x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);
y = x + 2*randn(size(t));
plot(1000*t(1:50),y(1:50));
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise');
xlabel('time (milliseconds)');
直接观察这个信号,我们看不出它是由哪些频率的正弦信号叠加而成。
对信号y作快速傅里叶变换得到它的离散频谱Y:
Y = fft(y,512);
其能量谱(表明各个频率分量的能量大小)为:
Pyy = Y.* conj(Y) / 512;
取前257个点,画出信号y的能量谱 (FFT的结果是圆周共轭对称的,实部偶对称,虚部奇对称,所以能量谱线是相对于N/2点对称的。)
f = 1000*(0:256)/512;
plot(f,Pyy(1:257))
title('Frequency content of y')
xlabel('frequency (Hz)')
该图像表示信号y中从直流分量到奈奎斯特频率各频率分量的能量大小。从图上可以直观地看出信号的主要频率成分一个是50Hz,另一个在100Hz到150Hz之间,大约在120Hz处。
同时可以看到,这个图像上有明显的峰。
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