四种 时频分析 方法的 频率分辨率研究
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ft_spect(2.0 版)计算具有所需频率分辨率的输入信号的幅度和相位谱,并过滤相位谱以抑制浮动舍入误差。 注意#1:ft_spect 不能消除频谱泄漏。 注意#2:离散傅立叶变换 (DFT) 将输入信号视为周期信号的一个周期,并根据输入信号的长度对该周期信号的频谱进行离散化。 对于采样频率为 Fs 的信号,在 T=NΔt 的时间内,频率区间(又称频率分辨率,意思是区分 f1 和 f2 的频率)间隔 Δf=1/T=Fs/N; 因此,DFT的频率分辨率仅取决于输入信号(T)的长度。 但是,零填充不会增加频率分辨率,也不会显示有关频谱的更多信息; 它只在 bin 之间插入幅度。 为了提高频谱分辨率,需要较长的测量时间,因为DFT将输入信号视为周期信号的一个周期;因此DFT将输入信号视为周期信号的一个周期。 因此,重复输入信号是可以接受的,并且不会产生任何伪影。 但是,在这种情况下,输
2021-12-12 19:31:53 7KB matlab
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本文主要对采样频率、采样点数、频率分辨率进行了解析说明,希望对你的学习有所帮助。
2021-12-09 08:51:56 88KB 采样频率 采样点数 频率分辨率 文章
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8FSK信号的频率分辨率,能否看到载频处的尖峰
2021-08-30 14:02:08 953B 8FSK 频率分辨率
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MATLAB中使用FFT做频谱分析时频率分辨率问题-频率分辨率.rar MATLAB中使用FFT做频谱分析时频率分辨率问题 最近做FFT时,使用的采样频率和信号长度的取舍一直没有搞清楚,后来在论坛上发了一个贴子《总结一下使用FFT和维纳-辛钦定理求解PSD问题》(讨论见https://www.ilovematlab.cn/thread-27150-1-1.html,特别感谢会员songzy41,他的问题给了我很大启示),跟帖中给了我不少启示,并且让我对“频率分辨率”这个概念有了更深入的理解。再次一并感谢论坛的高手们。 频率分辨率,顾名思义,就是将信号中两个靠的很近的频谱分开的能力。 信号x长度为Ts,通过傅氏变换后得到X,其频率分辨率为Δf=1/T(Hz),若经过采样后,假设采样频率为fs=1/Ts,而进行频谱分析时要将这个无穷长的序列使用窗函数截断处理,假设使用矩形窗,我们知道,矩形窗的频谱为sinc函数,主瓣宽度可以定义为2*pi/M,M为窗宽,那么,时域相乘相当于频域卷积,频域内,这一窗函数能够分辨出的最近频率肯定不可能小于2*pi/M了,也就是如果数据长度不能满足2*pi/M<|w2-w1|(w2,w1为两个靠的很近的频率),那么在频谱分析时,频谱上将不能分辨出这两个谱,由于w2-w1=2*pi/fs=2*pi*Δf/fs也就是2*pi/M<2*piΔf/fs,得到Δf的限制为fs/M,这就是窗函数宽度的最小选择,就是说,根据Shannon采样定理确定了采样频率后,要根据靠的最近的谱峰来确定最小的采样长度,这样,所作出来的频谱才能分辨出那两个谱峰,也就是拥有了相应的频率分辨率。 几个例子: 考虑双正弦信号:x = sin sin;根据Shannon采样定理,采样频率要大于截止频率的两倍,这里选采样频率为80,那么,我们可以看到,Δf为0.2Hz,那么,最小的数据长度为0.2/80=400,但是对正弦信号的频谱分析经验告诉我们,在截断时截断时的数据要包含整周期,并且后面不宜补零以避免频谱泄露(这一点见胡广书《数字信号处理导论》,清华大学出版社),那么,我们要选择至少980个点,才能保含到一个整周期,另外,FFT的经验告诉我们作分析时最好选择2的整数次幂,我们选择靠的最近的1024点。分析结束。 [CODE] Fs = 80; n = 0:1/Fs:1023*1/Fs; x = sin sin; N = length; figure; X = fftshift); plot*Fs/N,abs*2/N); grid on; axis; 这是按照我们的分析进行的编程和图形 zheng.jpg 可以看出这两个谱峰很好的被分辨开来,9.8Hz不在谱线上,所以幅值不为1,以下是一些对比: [CODE] Fs = 80; n = 0:1/Fs:1023*1/Fs; x = sin sin; N = length; X = fftshift); figure; subplot plot*Fs/N,abs*2/N); grid on; axis; title; n = 0:1/Fs:979*1/Fs; x = sin sin; N = length; X = fftshift); subplot plot*Fs/N,abs*2/N); grid on; axis; title; n = 0:1/Fs:399*1/Fs; x = sin sin; N = length; X = fftshift); figure; subplot plot*Fs/N,abs*2/N); grid on; axis; title; Fs = 20; n = 0:1/Fs:1024*1/Fs; x = sin sin; N = length; X = fftshift); subplot plot*Fs/N,abs*2/N); grid on; axis; title; 结果如下: 1024.jpg 400.jpg 这是我在做FFT以及论坛中的问题时所得到的一点启发,不当之处还请大家指正。OO~ 频率分辨率.rar 为了方便大家,我将doc版报告和m文件一起上传,和帖子内容一样。OO~
2021-06-10 16:05:09 13KB matlab
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