开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

用Matlab FFT计算的频谱对于不同的样本长度(相同的点数但F不同)不能给出一致的结果？

这个问题涉及到频谱分析和FFT算法。FFT（快速傅里叶变换）是一种用于将时域信号转换为频域信号的算法，常用于信号处理和频谱分析。

对于不同的样本长度（相同的点数但F不同），FFT计算的频谱结果可能会有差异。这是因为FFT算法是基于离散傅里叶变换（DFT）的，而DFT要求输入信号的长度是固定的。当样本长度不同时，FFT算法会对输入信号进行零填充或截断操作，以满足要求的长度。

由于零填充或截断操作会改变输入信号的时域特性，因此不同的样本长度可能会导致不一致的频谱结果。具体来说，频谱的分辨率和频率间隔可能会受到影响。较长的样本长度通常可以提供更高的频谱分辨率，而较短的样本长度可能会导致频谱分辨率较低。

为了获得一致的频谱结果，可以考虑对输入信号进行预处理，例如使用插值或重采样技术将不同长度的样本调整为相同的长度。这样可以确保在进行FFT计算时，输入信号的长度是一致的，从而得到一致的频谱结果。

对于频谱分析和FFT计算，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）、云媒体处理（https://cloud.tencent.com/product/mp）、云音视频直播（https://cloud.tencent.com/product/lvb）等。这些产品和服务可以帮助用户进行音视频处理、频谱分析等任务，并提供高效可靠的云计算解决方案。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

信号分析与处理1「建议收藏」

另外，振幅的大小与所用采样点数有关，采用128点和1024点的相同频率的振幅是有不同的表现值，但在同一幅图中，40Hz与15Hz振动幅值之比均为4：1，与真实振幅0.5：2是一致的。...对信号进行频谱分析时，数据样本应有足够的长度，一般FFT程序中所用数据点数与原含有信号数据点数相同，这样的频谱图具有较高的质量，可减小因补零或截断而产生的影响。...可见，采样数据过少，运用FFT变换不能分辨出其中的频率成分。添加零后可增加频谱中的数据个数，谱的密度增高了，但仍不能分辨其中的频率成分，即谱的分辨率没有提高。...第三：功率谱 matlab实现经典功率谱估计 fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息；频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数 matlab...当然也可以直接采用卷积进行计算，但是结果会与xcorr的不同。事实上，两者既然有定理保证，那么结果一定是相同的，只是没有用对公式而已。

9162 0

经典功率谱估计及Matlab仿真

然而，实际工程应用中，由于存在着各种干扰、噪声，我们得到的信号往往不是理想的，如图1-1这种信号，具有不确定性，幅度不能预知，非周期，但往往服从一定的统计特性，这种信号叫作随机信号。...本节将通过Matlab仿真给出数据点数N对功率谱性能好坏的影响，正如上文所述，将通过对所得功率谱的分辨率和方差两方面进行分析。我们在Matlab中通过三个正弦函数和白噪声叠加，构造了一个随机信号。...通过上面实验结果的比较，我们很容易发现，平均周期图法得到的功率谱随着分段数L变大，方差变小，但分辨率变小。当观测样本序列数据个数N固定时，要降低方差需要增加分段数L。...图2-9 不同窗函数的修正平均周期图法得到的功率谱可以发现，矩形窗的分辨率最高，但是方差也最大，这是由于矩形窗频谱主瓣最窄，分辨率因此最高，旁瓣也高，导致频谱泄漏最严重，方差最大。...2.1.7总结周期图法获得的功率谱随着样本点数越多，分辨率越大、方差越大；平均周期图法以牺牲分辨率来进一步改善方差；修正的平均周期图法允许段的重叠来进一步增大分段数、或者分段数相同，每段样本点数变多。

1.9K4 0

FFT_频谱分析（数字信号处理）

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。...选择FFT变换点数N分别为8和16两种情况进行频谱分析，打印出频谱特性曲线，观察不同N值，和的频谱特性曲线是否相同，进行讨论分析并得出结论。整个频谱分析过程通过Matlab软件进行程序设计实现。...对三种点数的频谱分析结果进行讨论分析。整个频谱分析过程通过Matlab软件进行程序设计实现。...，即分析以为横坐标），可以得出当FFT变换点数N为8 时，和频谱特性相同(见图3中的b1与b2)，而N为16时，和频谱特性曲线不相同(见图3中的c1与c2)。...此时序列波形完全不同，所以频谱特性必然不同。（二）模拟信号结果分析 x_3(n) 共有3个频率成分，f1=4Hz, f2 =8Hz, f3=10Hz。所以x_3(n)的周期为0.5s。

1.5K1 0

信号补零对信号频谱的影响

因此，补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。...这是因为在 1.05MHz 那个地方刚好有个频点，也就是出现了所谓的频谱泄漏，还是数据长度不够，但这时是可以通过补零来达到目的。补零 1000 个点，做 8000 点的FFT。...ylabel('X(f)'); xlabel('频率/Hz'); ②、仿真及结果分析 FFT 分辨率为 F_s/ N=100MHz/8000=12.5KHz ，是这两个频率的公约数， 1MHz...对信号进行头补零或尾补零再得到的幅频响应相等，相频响应不同补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。...补零（Zero-padding）是在FFT计算中向输入信号序列的末尾添加零值，从而增加信号的长度。这样做的主要目的是在频域中插入更多的零频率样本，以获得更好的频谱分析图。

9712 0

信号处理之频谱原理与python实现

频谱分析下面是一组用于描述和解释信号属性的常用量(matlab的常见形式，python中的常见形式也类似)： x: 采样的数据； n=length(x): 样本数量； fs: 采样频率(每单位时间或空间的样本数...N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。...FFT结果有对称性，通常我们只是用前半部分的结果，也就是小于采样频率一半的结果。同时也只有采样频率一半以内、具有一定幅值的信号频率才是真正的信号频率。...对于非平稳信号，短时傅里叶变换所采用的策略是在信号上面加窗，一般是hamming窗，当然也可以是其它类型的窗函数，加窗之后的信号被分割为一组短长度子序列，子序列可以近似的看为平稳序列，可以用傅里叶变换的方式去进行分析...matlab中进行STFT的函数为spectrogram，计算功率谱密度（PSD）时使用如下格式： [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) 其中

2K4 2

Matlab中短时傅里叶变换 spectrogram和stft的用法

表示两段之间的重合点数，overlap的值必须要小于窗长，如果没有指定overlap，默认是窗长的一半，即50%的overlap； nfft表示fft的点数，fft的点数跟窗长可以是不同的，当没有指定该参数时...，Matlab会取max(256, 2^(ceil(log2(length(window)))))，即当窗长小于256时，fft的点数是256；当窗长大于256时，fft的点数取大于窗长的最小的2的整数次幂...； fs表示采样率，用来归一化显示使用； f表示显示的频谱范围，f是一个向量，长度跟s的行数相同；当x是实信号且nfft为偶数时，s的行数为(nfft/2+1) 当x是实信号且nfft为奇数时，s的行数为...(nfft+1)/2 当x是复信号时，s的行数为nfft 当在输入的参数列表中指定f后，函数会在f指定的频率处计算频谱图，返回的f跟输入的f是相同的； t表示显示的时间范围，是一个向量，长度跟s的列数相同...这时，我们就可以通过指定f的区间来计算频谱。

5.4K2 0

基于matlab的语音信号频谱分析_声音信号的数字化过程

Y可按下式计算式中，N为样本容量，Δt = 1/Fs为采样间隔。采样信号的频谱是一个连续的频谱，不可能计算出所有的点的值，故采用离散Fourier变换(DFT)，即式中，Δf = Fs/N。...但上式的计算效率很低，因为有大量的指数(等价于三角函数)运算，故实际中多采用快速Fourier变换(FFT)。其原理即是将重复的三角函数算计的中间结果保存起来，以减少重复三角函数计算带来的时间浪费。...+1)/2); %对样本作快速Fourier变换，变换结果存入Y中 Y=fft(sample,to-from+1); [C,I]=max(abs(Y)); %获得幅值最大的点及其所对应的下标值I %则f...5．总结与展望 5.1总结本文给出了基于MATLAB的声音信号频谱分析仪的设计原理与实现方法，在原理部分，从时域和频域两个方面提供了信号分析所需要的算法流程及计算公式，在原理的最后还结合软件工程理论给出了软件的模块划分...这些缺陷也导致了用MATLAB所开发的软件有这些缺陷。 5.2展望对于该软件，还有许多可以改进的地方。MATLAB做界面时难以控以用户的错误输入，但可以通过添加适当的判断语句提示用户的错误输入。

1.8K1 0

【STM32F407的DSP教程】第26章 FFT变换结果的物理意义

为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。...假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是：相位就是：根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1...26.2.2 理论计算和Matlab实际计算结果对比下面以一个实际的信号来做说明：假设我们有一个信号，它含有2V的直流分量，频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号，以及一个频率为...加窗就不可避免频谱泄漏，典型的加权序列有Hamming、Blackman、Gaussian等窗序列主要是为了降低降低旁瓣，对于降低频谱泄漏效果远不如增加窗序列的长度明显。...DFT作为有限长的运算，对于无限长的信号必须要进行一定程度的截断，既然信号已经不完整了，那么截断后的信号频谱肯定就会发生畸变，截断由窗函数来完成，实际的窗函数都存在着不同幅度的旁瓣，所以在卷积时，除了离散点的频率上有幅度分量外

1.7K1 0

OFDM通信连路仿真学习

训练序列是在时域上添加的特定的序列；表现形式不同：导频序列表现为频谱上的一根线，散布在整个时频单元（在整个帧中是离散的）。训练序列表现为时域上的时间块，一个或多个连续的符号（集中在帧头并且连续）。...三、MATLAB仿真 1、MATLAB 源码 ofdm.m %% % 仿真系统构成：信号输入（为随机比特流）、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出 % 仿真分析内容：根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率...same' 参数表示输出的卷积结果与输入信号的长度相同。第 94 行计算频域的横坐标，即频率。...卷积的结果是对接收信号进行反脉冲成型，即恢复出发送信号经过信道传输后的波形。'same' 参数表示输出的卷积结果与输入信号的长度相同。...第 110 行：将接收到的连续信号按照每个子载波的长度（包括循环前缀）进行分组，重新排列为一个矩阵。矩阵的每一列对应于一个子载波的信号样本，行数则表示每个子载波上进行FFT的点数加上循环前缀的长度。

5051 0

【语音信号处理】短时傅立叶变换的频谱图详细教程

如果x不能将的长度精确地划分为具有noverlap重叠样本的整数个段，则相应地x截断。...s = spectrogram(x); spectrogram(x,'yaxis') 返回：重复计算：将信号分成不同长度的部分 nsc=[Nx/4.5]。...验证两种方法是否给出相同的结果: Nx = length(x); nsc = floor(Nx/4.5); nov = floor(nsc/2); nff = max(256,2^nextpow2(nsc...指定与上一步相同的 FFT 长度。计算短时傅立叶变换并验证它给出与前两个过程相同的结果。...（1lHz=0.001） t = 0:0.001:2; x = chirp(t,100,1,200,'quadratic'); 计算并显示 x 的频谱图将信号分成长度为 128 的部分，用汉明窗加窗。

1.4K2 0

【STM32F407的DSP教程】第27章 FFT的示波器应用

简单来说就是因为计算机的 FFT 运算能力有限，只能处理有限点数的FFT，所以在截取时域的周期信号时，没有能够截取整数倍的周期。信号分析时不可能取无限大的样本。只要有截断不同步就会有泄露。...Cooley-Tukey算法也称为Power2算法，它提供了计算机一种非常快速的FFT计算方式，计算的FFT点数规模是2的整数方次，因此它会在示波器时域采集的信号中截取2的N次方的整数来作为FFT计算的时域样本...这时工程师会非常有冲动把时域的采样点增多（用示波器上的插值算法很容易实现），但是如果采集信号的时间长度是不变的，工程师会发现 FFT 计算之后的频谱并没有显得更加“精细”，频率分辨率并没有任何改善。...左下是对 C1 进行 FFT 之后的频谱F1，右中是对C2 进行FFT之后的频谱F2，右下是对F2相同频段进行了放大。...简单来说就是因为计算机的FFT运算能力有限，只能处理有限点数的 FFT，所以在截取时域的周期信号时，没有能够截取整数倍的周期。信号分析时不可能取无限大的样本。只要有截断不同步就会有泄露。

1.6K3 0

基于MATLAB语音信号的处理与滤波

三、设计过程 1.语音信号采集 fs = 8000; % 采样频率 duration = 2; % 时间长度(秒） n = duration*fs; % 采样点数...图2 语音信号预处理结果分析对采集到的语音信号分别做傅里叶变换进行频谱分析，并显示频谱图，观察各自的幅频谱特性。...该频谱图横坐标并未进行对应关系处理，但仍不失其频谱特性的本质，由频谱图可清楚地看到样本声音主要以低频为主。...变换由图4可得8000点和16000点的幅度谱和相位谱基本相同，但8000比16000的图形线有点稀疏，故，点数越多，线条越密集。...*log10(abs(yx1))); title('滤波后的相对幅度谱'); 图8 滤波前后的相对幅度谱通过滤波前后两种信号的对比，它们的幅度基本一致，但原声比滤波后的声音清晰和自然，因原声经过低通滤波器后

3.6K3 2

做EEG频谱分析，看这一篇文章就够了！

笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。 1.频谱分析的方法有哪些？...本文，笔者主要对经典功率谱分析方法中的直接法（周期图法）以及在EEG频谱分析中最常用的改进直接法（Welch法）进行详细的介绍，并给出相应的Matlab程序。 ?...例1：按照直接法计算PSD的定义，利用Matlab中的fft函数直接计算信号y=5sin(2pif1t)+3cos(2pif2*t)+δ（其中f1=20Hz，f2=35Hz，δ为一随机噪声）的PSD。...例1：按照直接法计算PSD的定义，利用Matlab中的fft函数直接计算信号y=5sin(2pif1t)+3cos(2pif2*t)+δ（其中f1=20Hz，f2=35Hz，δ为一随机噪声）的PSD。...4.总结本文首先对目前进行PSD计算的不同方法进行了总结和简单介绍，重点详细介绍了如何利用直接法和改进的直接法（Welch法）来计算信号的PSD，并给出了Matlab程序。

3.9K5 0

信号时域和频域相关原理

'); ylabel('Correlation'); 结果如下：对于信号 A（长度为 M）和信号 B（长度为 N），不指定额外的参数时，xcrorr(A,B) 函数返回一个长度为 2*max(...刚刚我们在时域做相关的时候，第一个数是 B 的最右边和 A 的最左边相乘的结果，也就是这样 A： 1 2 3 4 B： 1 2 3 4 但用 FFT 等效的循环卷积...2、正弦信号频域自相关 ①、MATLAB 代码 % 步骤 1: 生成128点的正弦信号 N = 128; % 信号长度 t = 0:N-1; % 时间向量 f = 1; % 频率 x = sin(2*pi...'); ②、运行结果正弦信号经过 FFT、与其复共轭乘积以及 IFFT 的过程后，结果看似与原始信号在幅度上一致，但相位有所不同。...但由于初始信号是一个简单的正弦波，其频域表示集中在特定的频率点，IFFT的结果将试图重建一个时域信号，其形式为一个频率相同但相位可能不同的正弦波。

4871 0

MATLAB实现FFT 及信号的谱分析

FFT 并不是与 DFT 不同的另一种变幻，而是为了减少 DFT运算次数的一种快速算法。它是对变换式进行一次次的分解，是其成为若干小点数的组合，从而减少运算量。...它的效率高，程序简单，使用非常方便，当要变换的序列长度不等于 2 的整数次方时，为了使用以２为基数的 FFT，可以用末位补零的方法，是其长度延长至 2 的整数次方。...就一定的意义上看，用 DFT 来观看频谱就好像通过一个尖桩的栅栏来观看一个图景一样，只能在离散点上看到真实的频谱。这样就有可能发生一些频谱的峰点或谷点被“尖桩的栅栏”所挡住，不能被我们观察到。...实验中用到的信号序列：三、实验内容 1．用三种不同的 DFT 程序计算 x(n) = R₈ (n) 的傅里叶变换运行时间。...（1）用 for loop 语句的M 函数文件dft1.m，用循环变量逐点计算 X (k ) ；（2）编写用 MATLAB 矩阵运算的 M 函数文件 dft2.m, 完成下列矩阵运算；（3）

1K1 0

【STM32H7的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）

ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换，公式描述如下： 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。...Y = fft(X, n) 返回 n 点 DFT。如果未指定任何值，则 Y 的大小与 X 相同。如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。...如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。...plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) %绘制波形 title('幅频相应'); xlabel('频率'); ylabel('幅度'); 从上面的幅频相应，我们可以看出，两个正弦波的频谱并不是准确的...因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的，fftshift可以纠正过来以下是Matlab的帮助文件中对fftshift的说明： Y = fftshift(X) rearranges the outputs

1.4K4 0

【STM32F429的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）

ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换，公式描述如下： 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。...Y = fft(X, n) 返回 n 点 DFT。如果未指定任何值，则 Y 的大小与 X 相同。如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。...如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。...plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) %绘制波形 title('幅频相应'); xlabel('频率'); ylabel('幅度'); 从上面的幅频相应，我们可以看出，两个正弦波的频谱并不是准确的...因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的，fftshift可以纠正过来以下是Matlab的帮助文件中对fftshift的说明： Y = fftshift(X) rearranges the outputs

8292 0

【STM32F407的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）

fft(x) 和 y = ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换，公式描述如下： 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换...Y = fft(X, n) 返回 n 点 DFT。如果未指定任何值，则 Y 的大小与 X 相同。如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。...如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。...（DFT）逆变换结果，计算时使用快速傅里叶算法（Fast Fourier transform (FFT)）。...因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的，fftshift可以纠正过来以下是Matlab的帮助文件中对fftshift的说明： Y = fftshift(X) rearranges the outputs

1.7K3 0

基于MATLAB的数字信号处理(3) 用FFT对信号作频谱分析

MATLAB 绘图可以发现，N=8时，x2(n) 和 x3(n) 的幅频特性是相同的，因为x2(n)=x3((n-4))R8(n)，循环移位关系，所以 x3(n) 与 x2(n) 的 DFT 的幅频特性相同...)+cos(20*pi*n*T); %对x6(t) 16点采样 %fftshift移动零频点到频谱中间为了把结果和fft运算的结果一致 X6k16=fftshift(fft(x6nT,16)); %...答：对于非周期信号：有频谱分辨率F，而频谱分辨率直接和 FFT 的变换区间有关，因为 FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N…因此有最小的N>2π/F。就可以根据此式选择 FFT 的变换区间。...对于周期信号，周期信号的频谱是离散谱，只有用整数倍周期的长度作FFT，得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。（3）当 N=8 时， x2 (n) 和 x3 (n)的幅频特性会相同吗？为什么？...，如图 (2a) 和 (3a) 所示但是，当 N=16 时，x3(n) 与 x2(n) 就不满足循环移位关系了，所以如图 (2b) 和 (3b) 所示，幅频特性不同五、实验总结用 FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容

6.2K6 1

基于MATLAB的语音信号处理

但过高的采样频率并不可取，对固定长度（T）的信号，采集到过大的数据量（N=T/△t），给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间；若数据量（N）限定，则采样时间过短，会导致一些数据信息被排斥在外。...MATLAB提供了计算Hilbert变换的函数，其格式为y=Hilbert(x)。但需注意的是，该函数计算出的结果是序列的解析信号，其虚部才是序列的Hilbert变换。...该频谱图横坐标并未进行对应关系处理，但仍不失其频谱特性的本质，由频谱图可清楚地看到样本声音主要以低频为主。...; title('语音二调幅信号时域波形'); %傅里叶频谱绘制 F1=fft(a1,L1); F2=fft(a2,L2); AF1=abs(F1); AF2=abs...'); figure(3); freqz(F1); title('语音一载波信号FFT频谱显示'); figure(4); freqz(F2); title('语音二载波信号FFT频谱显示'); %获取语音一信号的开始位置

1.4K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭