Power Spectral Density Estimates Using FFT---MATLAB

% Power Spectral Density Estimates Using FFT
% pr8_2_1 
clear all; clc; close all;

randn('state',0);                    % 随机数初始化
Fs = 1000;                           % 采样频率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;                   % 时间刻度
f1=50; f2=120;                       % 两个正弦分量频率
x=cos(2*pi*f1*t)+3*cos(2*pi*f2*t)+randn(size(t)); % 信号
% 使用FFT
N = length(x);                       % x长度
xdft = fft(x);                       % FFT
xdft = xdft(1:N/2+1);                % 取正频率
psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;    % 计算功率谱密度
psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);     % 乘2(2:end-1)
freq = 0:Fs/length(x):Fs/2;          % 频率刻度
subplot 211
plot(freq,10*log10(psdx),'k')        % 取对数作图
grid on; xlim([0 Fs/2]);
title('用FFT的周期图')
xlabel('频率/Hz')
ylabel('功率谱密度/(dB/Hz)')
% 调用periodogram函数
[Pxx,f]=periodogram(x,rectwin(length(x)),N,Fs);
subplot 212
plot(freq,10*log10(Pxx),'k');        % 取对数作图
grid on; xlim([0 Fs/2]);
title('调用periodogram函数的周期图')
xlabel('频率/Hz')
ylabel('功率谱密度/(dB/Hz)')
mxerr = max(psdx'-Pxx)               % 求两种方法的最大差值
set(gcf,'color','w'); 

最后

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