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Comment Utiliser la fonction FFT de MATLAB

1/1/2016

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La transformée de Fourier Rapide technique est fréquemment utilisée en traitement du signal. Une transformée de Fourier se rapproche de la toute fonction continue en tant que somme de fonctions périodiques par exemple, de sinus et de cosinus. FFT remplit la même fonction pour les signaux discrets & série de points de données plutôt que d'une permanence de la fonction définie. FFT permet d'identifier les périodiques des composants en un signal discret. Vous pourriez avoir besoin pour identifier un signal périodique enterré sous le bruit aléatoire, ou d'analyser un signal avec plusieurs périodique des sources sous-jacentes. MATLAB comprend un construit-dans la mise en œuvre de la FFT pour vous aider à le faire.

La transformée de Fourier Rapide technique est fréquemment utilisée en traitement du signal. Une transformée de Fourier se rapproche de la toute fonction continue en tant que somme de fonctions périodiques par exemple, de sinus et de cosinus. FFT remplit la même fonction pour les signaux discrets & série de points de données plutôt que d'une permanence de la fonction définie. FFT permet d'identifier les périodiques des composants en un signal discret. Vous pourriez avoir besoin pour identifier un signal périodique enterré sous le bruit aléatoire, ou d'analyser un signal avec plusieurs périodique des sources sous-jacentes. MATLAB comprend un construit-dans la mise en œuvre de la FFT pour vous aider à faire cela.
les Choses dont Vous aurez Besoin

MATLAB vecteur contenant signal discret de données

Effectuer la FFT

Calculer la longueur & nombre d'éléments & pour le vecteur contenant vos données. Par exemple, si vos données sont stockées dans un vecteur appelé 'd' type L = longueur(d) à la ligne de commande MATLAB. L va maintenant contenir le nombre d'éléments dans d.
Calculer la puissance de 2 supérieure ou égale à L, en tapant p = nextpow2(L) à la ligne de commande MATLAB. Si L = 1000, par exemple, p est de 10, parce que 2^10 = 1,024.
Effectuer la FFT en tapant Y = fft(d,2^p) à la ligne de commande MATLAB. Cette commande ajoute des zéros afin d obtenir un vecteur de longueur 2^p et puis effectue la FFT à la 2^p-élément du vecteur. Le ajouté des zéros n'affectent pas le résultat de la FFT, mais FFT s'exécute plus rapidement avec un vecteur dont la longueur est une puissance de 2. Le vecteur résultant Y donne les coefficients de sinus et cosinus des fonctions à des fréquences allant de -(2^p/2)) 1 (2^p/2), en supposant que d a été échantillonné à 1 échantillon par seconde, ou 1 Hz. Ce sont les sinus et les cosinus des fonctions qui s'ajoutent à l'origine du signal d. Y est complexe réel de ses pièces sont les coefficients de la fonction sinus, et sa partie imaginaire sont les coefficients des fonctions cosinus.
ne Garder que les pièces uniques de Y en tapant Y = Y(1:((2^p 1)/2)) à la ligne de commande MATLAB. Cela est nécessaire parce que la sortie de la FFT est symétrique-qui est, la seconde moitié de Y est tout simplement le complexe conjugué de la première moitié. Maintenant, Y donne les coefficients de sinus et cosinus des fonctions à des fréquences allant de 0 à 1 (2^p/2)).
Diviser Y par L/2 en tapant Y = Y/(L/2) à la ligne de commande MATLAB sans les guillemets. Cela est nécessaire parce que MATLAB & #39 s par défaut FFT la production est multipliée par un facteur de L/2, de sorte qu'il sera plus grand, si d est le plus long. En divisant par L/2 normalise la FFT la sortie de sorte qu'il ne dépend pas de la longueur de la d.

Plot FFT des résultats

Si d n'a pas été échantillonné à 1Hz, mais à une certaine fréquence 'f', les fréquences réelles représentées dans Y sera de 0 à f*(1 (2^p/2))). Calculer un MATLAB vecteur contenant ces fréquences. Tout d'abord, définissez votre fréquence d'échantillonnage dans une variable f. Si votre fréquence d'échantillonnage était de 0,5 Hz (1 échantillon toutes les 2 secondes), vous tapez f = 0,5 à la ligne de commande MATLAB. Ensuite, tapez *freq = f.(0:(1 (2^p/2))))** à la ligne de commande MATLAB. Maintenant freq contient les fréquences réelles représentées en Y.
Obtenir l'amplitude du signal de composant à chaque fréquence en tapant Ya = abs(Y) à l'MATLAB ligne de commande.

Partie-Prêt de Costume de Halloween Couples
Comment Trouver la Fréquence du Bruit dans MATLAB

Tracer le spectre d'amplitude du signal en tapant l'intrigue(freq, Ya). Bénéficiez de la puissance du signal composant à chaque fréquence en tapant Yp = Y.^2. Tracer le spectre de puissance du signal en tapant l'intrigue(freq, Yp).

Comment Utiliser la fonction FFT de MATLAB

La transformee de Fourier Rapide technique est frequemment utilisee en traitement du signal. Une transformee de Fourier se rapproche de la toute fonction continue en tant que somme de fonctions periodiques par exemple, de sinus et de cosinus. FFT remplit la meme fonction pour les signaux discrets & serie de points de donnees plutot que d'une permanence de la fonction definie. FFT permet d'identifier les periodiques des composants en un signal discret. Vous pourriez avoir besoin pour identifier un signal periodique enterre sous le bruit aleatoire, ou d'analyser un signal avec plusieurs periodique des sources sous-jacentes. MATLAB comprend un construit-dans la mise en œuvre de la FFT pour vous aider a le faire.

La transformee de Fourier Rapide technique est frequemment utilisee en traitement du signal. Une transformee de Fourier se rapproche de la toute fonction continue en tant que somme de fonctions periodiques par exemple, de sinus et de cosinus. FFT remplit la meme fonction pour les signaux discrets & serie de points de donnees plutot que d'une permanence de la fonction definie. FFT permet d'identifier les periodiques des composants en un signal discret. Vous pourriez avoir besoin pour identifier un signal periodique enterre sous le bruit aleatoire, ou d'analyser un signal avec plusieurs periodique des sources sous-jacentes. MATLAB comprend un construit-dans la mise en œuvre de la FFT pour vous aider a faire cela.
les Choses dont Vous aurez Besoin

MATLAB vecteur contenant signal discret de donnees

Effectuer la FFT

Calculer la longueur & nombre d'elements & pour le vecteur contenant vos donnees. Par exemple, si vos donnees sont stockees dans un vecteur appele 'd' type L = longueur(d) a la ligne de commande MATLAB. L va maintenant contenir le nombre d'elements dans d.
Calculer la puissance de 2 superieure ou egale a L, en tapant p = nextpow2(L) a la ligne de commande MATLAB. Si L = 1000, par exemple, p est de 10, parce que 2^10 = 1,024.
Effectuer la FFT en tapant Y = fft(d,2^p) a la ligne de commande MATLAB. Cette commande ajoute des zeros afin d obtenir un vecteur de longueur 2^p et puis effectue la FFT a la 2^p-element du vecteur. Le ajoute des zeros n'affectent pas le resultat de la FFT, mais FFT s'execute plus rapidement avec un vecteur dont la longueur est une puissance de 2. Le vecteur resultant Y donne les coefficients de sinus et cosinus des fonctions a des frequences allant de -(2^p/2)) 1 (2^p/2), en supposant que d a ete echantillonne a 1 echantillon par seconde, ou 1 Hz. Ce sont les sinus et les cosinus des fonctions qui s'ajoutent a l'origine du signal d. Y est complexe reel de ses pieces sont les coefficients de la fonction sinus, et sa partie imaginaire sont les coefficients des fonctions cosinus.
ne Garder que les pieces uniques de Y en tapant Y = Y(1:((2^p 1)/2)) a la ligne de commande MATLAB. Cela est necessaire parce que la sortie de la FFT est symetrique-qui est, la seconde moitie de Y est tout simplement le complexe conjugue de la premiere moitie. Maintenant, Y donne les coefficients de sinus et cosinus des fonctions a des frequences allant de 0 a 1 (2^p/2)).
Diviser Y par L/2 en tapant Y = Y/(L/2) a la ligne de commande MATLAB sans les guillemets. Cela est necessaire parce que MATLAB & #39 s par defaut FFT la production est multipliee par un facteur de L/2, de sorte qu'il sera plus grand, si d est le plus long. En divisant par L/2 normalise la FFT la sortie de sorte qu'il ne depend pas de la longueur de la d.

Plot FFT des resultats

Si d n'a pas ete echantillonne a 1Hz, mais a une certaine frequence 'f', les frequences reelles representees dans Y sera de 0 a f*(1 (2^p/2))). Calculer un MATLAB vecteur contenant ces frequences. Tout d'abord, definissez votre frequence d'echantillonnage dans une variable f. Si votre frequence d'echantillonnage etait de 0,5 Hz (1 echantillon toutes les 2 secondes), vous tapez f = 0,5 a la ligne de commande MATLAB. Ensuite, tapez *freq = f.(0:(1 (2^p/2))))** a la ligne de commande MATLAB. Maintenant freq contient les frequences reelles representees en Y.
Obtenir l'amplitude du signal de composant a chaque frequence en tapant Ya = abs(Y) a l'MATLAB ligne de commande.

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