FFT对信号进行频谱分析时,信号频率的分辨率与什么有关?能否给出其数学关系?

ss=a1.^s+a3.^s.^s.^s;这句是非线性放大器a*x+b*x*x*x么?不是应该是a1.*s+a2.*x.*x.*x么?

周期信号的周期预先不知道时,可先截取M点进行DFT,再将截取长度扩大1倍截取,比较结果,如果二者的差别满足分析误差要求,则可以近似表示该信号的频谱,如果不满足误差要求就继续将截取长度加倍,重复比较,直

这个问题,可以查查数字信号处理方面的书,讲的很详细了!采样点越多幅值当然是越大,要除采样点数,纵值就谱值

在对信号做FFT时,频率的分辨率与N点的大小有关,N越大,分辨率越高,但要注意的是N的大小指的是对信号的采样数,一定要携带信号的信息,如果单纯的添加值为零的采样点是无法提高频谱分辨率的,具体可以参看程

做频谱分析没问题,但是判断哪些是要滤掉的的噪声这个貌似比较难.工程中,对于测得的实际信号,有时候可以根据经验来判断信号中混有虚假成分或者不想要的噪声,并给予剔除.但如果是人为故意加进去的,例如甲加进去

一个典型的DSP系统除了数字信号处理部分外,还包括A/D和D/A两部分.这是因为自然界的信号,如声音、图像等大多是模拟信号,因此需要将其数字化后进行数字信号处理,模拟信号的数字化即称为A/D转换.数字

要看实际频率值是否刚好落在N点FFT的对应频率通道上,如果实际频率刚好落在两个相邻频率通道中间,那误差应该是最大的.比如1024Hz采样频率,1024点FFT,输入频率如果是整数的话,应该会落在相应的

fft(y)再问：我不懂呀，能不能详细点，但是没学过FFT语句，课本上也没有。谢谢~再答：Y4=fft(y,Nn);%y为你要做FFT变化的数组，Nn为y的长度，得到的Y4就是y对应的频谱fre=ab

50分太少拉～

Fs=2048;%采样频率dx=1/Fs;N=2048;df=Fs/N;x=(0:N-1)*dx;%从y的表达式可看出信号最高频率为500/2=250Hz,选采样频率至少为2.56倍y=(40/pi)

通常FFT变换需要至少2.5个周期信号才能准确,所以你看不到对称信号,所以这个不准确.你的零频振幅很高,而且随频率上升振幅下降,首先是采样数据不完整,但这个应该看出谐波是倍频叠加吧.

用matlab直接变换,相关的程序代码搜索下就有.或者到中国振动论坛查找.

频率上显示的峰值实际上是时域上所有之累积起来的情况,所以你的程序中显示的是sine函数的平均值,它和峰值之间有根号2倍的关系.所以你的程序中只需要修改一行就可以达到你想要的结果py3=abs(py2)

图像处理.噪声处理,信号处理

X为信号,n为变换点数.Y=fft(X)是对信号X进行快速傅里叶变换；Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为

考虑两方面：1.截取信号的时长决定了你所需分开的两个频率之间的最小的频率间隔.比如你的信号中有个5Hz,10Hz,10.2Hz,20Hz,25Hz等正弦成分,他们相邻的最小频率间隔是10.2-10=0

要直线的话那得用冲击函数吧：y=zeros(1,101);y(1)=1;fy=fftshift(fft(y));plot(abs(fy));这样就是了.虽然,我也以为白噪声在频谱上是直线.我也再研究一

FFT是快速傅里叶变换,它是频谱分析的一种重要工具,例如,在处理过程中使用了快速傅立叶变换FFT,因此用平均周期图法计算功率谱密度函数估计是非常迅速的

matlab如何采集语音[x,Fs,bits]=wavread('filename.wav');Fs存的是采样率,单位Hz,bits是数据的位数.matlab如何画FFT频谱clf;fs=100;N=

你的频率（间隔）分辨率为采样周期/FFT点数>100,所以32点FFT肯定不够-不能够辨别出100hz信号的这牵扯到分辨率问题.这个和你采样的点数无关,和你的采样频率有关.