Matlab 时域信号频谱分析

基于STM32官方FFT库的快速FFT 屏幕显示 含源码

DFT 近似计算信号频谱专题研讨 【目的】 (1) 掌握利用 DFT 近似计算不同类型信号频谱的原理和方法。 (2) 理解误差产生的原因及减小误差的方法。 (3) 培养学生自主学习能力，以及发现问题、分析问题和解决问题的能力。 【知识点】 利用 DFT 分析连续信号的频谱 DFT 参数 【背景知识】 声音包括语音、乐音、噪音等。乐音是发音物体有规律地振动而产生的具有固定音高的音，如 音乐中的 1(Do)、2(Re)、3(Mi)。按照音高顺次排列的一串乐音就是音阶，如大家熟悉的 1(Do )2(Re)3(Mi) 4(Fa)5(So)6(La)7(Si)就是音阶。

在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢？因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰（可以理解为"**噪声**"），这种干扰在时域上表现得不太明显，因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）。 **傅立叶原理**表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图 2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选 3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图

上述两信号中，中心频率f0=30，采样频率fs=128，唯一差别仅是FFT的长。在N=128的谱图上只在30Hz处有一条谱线，其他频点的幅值都为0； 而在N=100的谱图上有明显的泄漏现象，谱线用红实线表示。图中用虚线和红圈点表示了30Hz的频率点，而最大两根谱线在30Hz两侧。 即出现了当N=128时FFT后没有泄漏，而当N=100时FFT发生了泄漏。

连续非周期信号频谱分析及Matlab实现.pdf

％BPSK载波调制信号的生成及其频谱分析 ％输入：数据率/仿真时间/中频载波频率/系统采样率 ％输出：BPSK信号的时域波形及其频谱

前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然比检测(likelihood ratio test， LRT) 的软判决与采用“与” 准则的硬判决的性能， 结果表明采用软判决的协作感知性能更优

相位噪声从频域描述了信号频率的稳定度，是描述信号质量的重要指标。对于多普勒雷达系统、无线电通信、空间信号传输等应用有着重要的影响。对信号进行相位噪声指标测量是现在工作中经常遇到的事情，本文首先从信号相位噪声的定义入手，重点介绍使用信号分析仪进行相位噪声测量的方法及注意事项。 　　1、相位噪声是什么？ 　　　在频域内，一个理想正弦波信号的表现是一个单谱线；实际信号除了主信号之外还包括一些离散的谱线，它们是随机的幅度和相位的抖动，在正常信号的左右两边以边带调制的形式出现。在频域内信号的所有不稳定度总和表现为载波两侧的噪声边带，边带噪声是一个间接的测量与射频信号功率频谱相关噪声功率的指标。边带噪