我是靠谱客的博主 俊逸秋天,最近开发中收集的这篇文章主要介绍matlab fft计算功率,使用 FFT 获得功率频谱密度估计,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

具有指定采样率的偶数长度输入

对于一个采样率为 1 kHz 的偶数长度信号,分别使用 fft 和 periodogram 获得其周期图。比较二者的结果。

创建一个含 N(0,1) 加性噪声的 100 Hz 正弦波信号。采样频率为 1 kHz。信号长度为 1000 个采样点。使用随机数生成器的默认设置以获得可重现的结果。

rng default

Fs = 1000;

t = 0:1/Fs:1-1/Fs;

x = cos(2*pi*100*t) + randn(size(t));

使用 fft 获取周期图。信号是偶数长度的实数值信号。由于信号是实数值信号,您只需要对正负频率之一进行功率估计。为了保持总功率不变,将同时在两组(正频率和负频率)中出现的所有频率乘以因子 2。零频率 (DC) 和 Nyquist 频率不会出现两次。绘制结果。

N = length(x);

xdft = fft(x);

xdft = xdft(1:N/2+1);

psdx = (1/(Fs*N)) * abs(xdft).^2;

psdx(2:end-1) = 2*psdx(2:end-1);

freq = 0:Fs/length(x):Fs/2;

plot(freq,10*log10(psdx))

grid on

title('Periodogram Using FFT')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)')

最后

以上就是俊逸秋天为你收集整理的matlab fft计算功率,使用 FFT 获得功率频谱密度估计的全部内容,希望文章能够帮你解决matlab fft计算功率,使用 FFT 获得功率频谱密度估计所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(56)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部