Matlab利用离散傅里叶变换DFT进行频谱分析的步骤

　　凯时官方app串联离散傅里叶变换模式匹配激光测云仪在频域能够呈现出时域不易发现的性质和规律，傅里叶变换是将信号从时域变换到频域，便于在频域对信号的特性进行分析。离散傅里叶变换 (DFT)，是傅里叶变换在时域和频域上的离散呈现形式，通俗的说就是将经过采样的有限长度时域离散采样序列变换为等长度的频域离散采样序列，通过对变换得到的频域采样序列进行适当的换算和处理，可以得到信号的频谱（频率-幅值曲线和频率-相位曲线. 定义

　　：X(k)序列的幅值大小与参与变换的时域序列x(n)长度N有关，变换后的幅值X(k)需要乘以2/N得到真实幅值；

　　：X(k)序列由两部分共轭复数序列组成（复数共轭表示幅值相等、相位相反），相当于只有一半的复数序列是独立有效的，这部分复数序列对应0~fs/2的频率区域（fs为时域离散采样序列x(n)的采样频率）凯时官方app。

　　** 直流信号的处理** ：直流信号幅值（对应频率0Hz）为两部分共轭复数序列在频率0Hz处的加和，其线得到真实的直流信号幅值。

　　初学的朋友若不理解上述变换和处理技巧凯时官方app，很难得到正确的频谱图。为此作者在fft函数的基础上，使用Matlab开发了函数DFT.m

　　正弦信号频率为2Hz，频谱分析频率为1.98Hz正弦信号幅值为1.5，频谱分析幅值为1.495

　　正弦信号频率为1.5Hz，频谱分析频率为0.99Hz、1.98Hz正弦信号幅值为1.5，频谱分析幅值为1.034、0.923

　　s/N的正整数倍，那这个频率成分信号会由前后两个正整数倍的频率成分信号（此例为1Hz和2Hz）的线性组合来替代，这就是频谱泄漏现象，非周期采样时某频率成分信号向两侧频率分辨率正整数倍的频点泄漏。实际频谱分析时并不清楚所关心的频率点精确值，避免此问题的一个解决方法是，取更多的点参加DFT凯时官方app，即时域序列x(n)长度N值取长一些，让频率分辨率fs/N很小，以减小频谱泄漏现象。再看下例。

　　正弦信号频率为1.5Hz，频谱分析频率主要成分为1.46Hz、正弦信号幅值为1.5凯时官方app，频谱分析频率主要成分对应幅值为1.41

　　正弦信号频率为5Hz，频谱分析频率为4.95Hz正弦信号幅值为1.5，频谱分析幅值为1.498

　　正弦信号频率为3、10Hz，频谱分析频率为2.985、9.95Hz正弦信号幅值为1、0.5，频谱分析幅值为0.978、0.456

　　频谱分析主要频率成分为18.996凯时官方app、37.992Hz频谱分析主要频率成分对应幅值为1.741、1.117

　　结构周期运动激励产生，需要通过频谱分析获取机械结构周期运动的频率。由于噪声幅度远大于有效信号幅度，信号的信噪比很低，从时域上很难辨别机械结构周期运动的频率。但经过DFT后，从频域上可以看出信号的主要频率成分为19Hz和其倍频38Hz，可以判断机械结构周期运动的频率为19Hz，38Hz为结构响应的非线性特性所产生的倍频。

　　确定信号(时间连续可积信号、不一定是周期信号)的频率(或相位、此处不研究相位)成分，且

　　)Direct Fouriet Transformer(PPT课件) 一、序列分类对一个序列长度未加以任何限制，则一个序列可分为： 无限长序列：n=-∞~∞或n=0~

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　　的基本原理是将一个连续的信号，分解成一系列简单的正弦波或者余弦波。而这些正弦波和余弦波

　　米尔-全志T527开发板评测试用-通过物联网管理多台MQTT设备 摘自：优秀试用者JerryZhen