1.先在表格中创建一列时间点，根据采样周期来设定时间点间隔，如采样周期为10kHz，则间隔点为0.0001。每个时间点对应一个采样值。第一行表格写上对应列的名称，如ts、ia。然后用Matlab“导入数据”，分别选定两列数据生成两个数据向量（要进行FFT分析的信号值和时间点）。该向量会在工作区 ...

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因 ...

Python进行FFT频谱分析 声明：本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389 目录 Python进行FFT频谱分析 FFT点数分析 Cosine信号波形 周期方波信号波形 复合信号进行FFT ...

FFT就是快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)，在Matlab中它是实现离散傅立叶变换DFT(Discrete Fourier Transform)的快速算法。作为对信号进行频谱分析的有力工具，它的实现很简单，一条语句就可以： Y ...

Frequency in hertz (semitones above or below middle C) Octave→Note↓ 0 1 ...

~~ 如果有什么问题可以在我的个人博客留言 ，我会及时回复。欢迎来访交流 ~~ FFT_频谱分析（数字信号处理） （一）实验原理 用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行谱分析 ...

1、傅里叶变换  傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析  将时域信号 ...

首先补充： randn()函数用来产生正态分布的随机数或矩阵 conj()函数用来求负数的共轭：如果Z是一个复数组，那么conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)其中real(Z)，imag(Z)分别代表Z的实部和虚部 1.首先看一下频谱分析下，频谱图像展现的特征： x ...